Exigences d'extension de mémoire pour les systèmes d'IA dans les centres de données hyperscale

Aperçu

Explorez les exigences évolutives de l'architecture mémoire pour les systèmes d'IA dans les centres de données hyperscale, en vous concentrant sur l'accélération des GPU et l'optimisation de l'infrastructure pour les applications de prochaine génération.

Programme

• Introduction aux systèmes d'IA dans les centres de données hyperscale
Aperçu des systèmes d'IA et des centres de données hyperscale
Importance de l'architecture mémoire dans les charges de travail de l'IA
• Fondamentaux de l'architecture mémoire
Architectures mémoire traditionnelles vs. modernes
Rôle de la mémoire dans les applications d'IA et basées sur les données
• Accélération GPU dans les systèmes d'IA
Notions de base de l'architecture et du design des GPU
GPU vs. CPU : Performances et exigences en matière de mémoire
• Exigences en mémoire pour les applications d'IA de nouvelle génération
Modèles de deep learning et consommation de mémoire
Considérations sur la bande passante mémoire et la latence
• Optimisation de l'infrastructure
Évolutivité de la mémoire pour les environnements hyperscale
Infrastructure réseau et son impact sur l'utilisation de la mémoire
• Études de cas
Applications réelles et leurs défis en matière d'architecture mémoire
Histoires de succès dans l'optimisation de la mémoire pour les charges de travail d'IA
• Tendances et défis futurs
Technologies de mémoire émergentes (par ex., HBM, GDDR)
Informatique quantique et ses implications pour les systèmes mémoire
• Conclusion et meilleures pratiques
Points clés pour concevoir des architectures mémoire
Meilleures pratiques pour mettre en œuvre des solutions mémoire robustes dans les centres de données pilotés par l'IA

Sujets

Programmation