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

Resumen

Explore cómo la tecnología CXL revoluciona las cargas de trabajo de IA/ML a través de la expansión, agrupación y compartición de memoria. Domina técnicas de optimización de rendimiento para grandes modelos de lenguaje y aprende estrategias de implementación prácticas.

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

Asignaturas

Negocios