Routage de Chemins Non-Minimaux pour les Réseaux d'Intelligence Artificielle et de Calcul en Nuage

Aperçu

Explorez des stratégies avancées de routage de réseau pour la mise à l'échelle de l'infrastructure IA, en vous concentrant sur les solutions de chemins non minimaux dans les topologies Dragonfly et leur impact sur les grands clusters de GPU.

Programme

• Introduction à l'acheminement des chemins non minimaux
Aperçu des stratégies d'acheminement
Importance de l'acheminement avancé dans les réseaux IA et cloud
• Topologies de réseaux pour l'infrastructure IA
Aperçu des topologies de réseaux
Introduction aux topologies Dragonfly
Comparaison de l'acheminement de chemin minimal et non minimal
• Topologies Dragonfly et leurs caractéristiques
Structure et principes de conception
Avantages de Dragonfly pour les réseaux à grande échelle
Études de cas : Dragonfly en action
• Techniques d'acheminement de chemins non minimaux
Algorithmes d'acheminement adaptatif
Équilibrage du trafic et répartition de la charge
Exemples de cas dans les environnements IA et cloud actuels
• Redimensionnement de l'infrastructure IA avec les réseaux Dragonfly
Mise en œuvre de chemins non minimaux dans les clusters GPU
Indicateurs de performance et évaluation
Défis et solutions pour le redimensionnement
• Impact des solutions de chemins non minimaux
Améliorations de performances et réduction des goulets d'étranglement
Études de cas et applications réelles
Tendances futures et développements dans l'acheminement des réseaux
• Mise en œuvre pratique et études de cas
Outils et techniques de simulation
Analyse de la performance du système avec des chemins non minimaux
Études de cas de mise en œuvre
• Conclusion
Résumé des principaux enseignements
Discussion sur les orientations futures et les innovations
• Ressources supplémentaires
Lectures et publications recommandées
Opportunités d'apprentissage et cours supplémentaires

Sujets

Programmation