Tecnología CXL para cargas de trabajo de IA y ML - Expansión de memoria y optimización del rendimiento

Resumen

Descripción del Evento:

Sumérgete en el mundo innovador de la tecnología CXL y comprende su papel fundamental en el avance de las cargas de trabajo de IA y ML. Este curso ofrece una profunda inmersión en estrategias de expansión, agrupación y compartición de memoria diseñadas para mejorar tu comprensión y dominio de las técnicas de optimización de rendimiento esenciales para modelos de lenguaje grande.

Lo que Aprenderás:

• Los principios fundamentales de la tecnología CXL y su aplicabilidad en IA/ML.
• Técnicas avanzadas de gestión de memoria a través de CXL para una mayor productividad.
• Enfoques prácticos para optimizar el rendimiento en consideraciones de IA.
• Impacto de la expansión de memoria en el despliegue de modelos de lenguaje grande.

Plataforma:

YouTube

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Negocios

Únete a este curso integral para equiparte con las habilidades más avanzadas necesarias para optimizar cargas de trabajo de IA y ML utilizando la tecnología CXL.

Perfecto para cualquiera que busque elevar su comprensión de los sistemas de IA y aplicar estrategias aprendidas directamente a aplicaciones comerciales.

Programa de estudio

• Introducción a la Tecnología CXL
Visión general de Compute Express Link (CXL)
El papel de CXL en la informática moderna
Análisis comparativo con otras tecnologías de interconexión
• Expansión de Memoria con CXL
Fundamentos de la expansión de memoria
Beneficios del aumento del ancho de banda de memoria
Casos de uso en cargas de trabajo de IA/ML
• Agrupamiento y Compartición de Memoria
Conceptos de agrupamiento de memoria
Estrategias para un uso eficiente de la memoria compartida
Gestión de memoria con CXL en entornos distribuidos
• Optimización del Rendimiento para IA/ML
Principales métricas de rendimiento para cargas de trabajo de IA/ML
Técnicas para optimizar el uso de la memoria
Mejoras en paralelismo y concurrencia
• CXL en Modelos de Lenguaje Grande
Demandas de memoria de los modelos de lenguaje grande
Optimización del rendimiento de LLM con CXL
Estudios de caso y ejemplos prácticos
• Estrategias de Implementación
Pasos para integrar CXL en sistemas existentes
Mejores prácticas para el despliegue
Solución de problemas comunes
• Estudios de Caso y Aplicaciones Industriales
Aplicaciones reales de CXL en IA/ML
Análisis de ganancias de rendimiento en varios sectores
Tendencias futuras y desarrollos en la tecnología CXL
• Resumen y Perspectivas Futuras
Recapitulación de conceptos clave
Investigación emergente e innovaciones
Preparación para futuros avances en tecnologías CXL e IA/ML

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Asignaturas

Negocios