Technologie CXL pour les charges de travail IA et ML - Expansion de la mémoire et optimisation des performances

Aperçu

Présentation de l'Événement :

Plongez dans le monde innovant de la technologie CXL et comprenez son rôle central dans l'avancement des charges de travail IA et ML. Ce cours offre une immersion profonde dans l'expansion de la mémoire, les stratégies de mise en commun et de partage conçues pour améliorer votre compréhension et votre maîtrise des techniques d'optimisation des performances essentielles pour les grands modèles de langage.

Ce Que Vous Apprendrez :

• Les principes fondamentaux de la technologie CXL et son applicabilité dans l'IA/ML.
• Techniques avancées de gestion de la mémoire via CXL pour une productivité accrue.
• Approches pratiques pour optimiser les performances dans les considérations IA.
• Impact de l'expansion de la mémoire sur le déploiement des grands modèles de langage.

Plateforme :

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Catégories :

Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Business

Rejoignez ce cours complet pour vous équiper des compétences de pointe nécessaires à l'optimisation des charges de travail IA et ML en utilisant la technologie CXL.

Parfait pour quiconque souhaite augmenter sa compréhension des systèmes d'IA et appliquer directement les stratégies apprises aux applications commerciales.

Programme

• Introduction à la technologie CXL
Aperçu du Compute Express Link (CXL)
Le rôle de CXL dans l'informatique moderne
Analyse comparative avec d'autres technologies d'interconnexion
• Expansion de la mémoire avec CXL
Fondamentaux de l'expansion de la mémoire
Avantages de la bande passante mémoire accrue
Cas d'utilisation dans les charges de travail AI/ML
• Pooling et partage de mémoire
Concepts de pooling de mémoire
Stratégies pour un partage de mémoire efficace
Gestion de la mémoire avec CXL dans les environnements distribués
• Optimisation des performances pour AI/ML
Principaux indicateurs de performance pour les charges de travail AI/ML
Techniques pour optimiser l'utilisation de la mémoire
Améliorations du parallélisme et de la concurrence
• CXL dans les modèles de langage de grande taille
Exigences de mémoire des grands modèles de langage
Optimisation des performances des LLM avec CXL
Études de cas et exemples pratiques
• Stratégies de mise en œuvre
Étapes pour intégrer CXL dans les systèmes existants
Meilleures pratiques pour le déploiement
Dépannage des problèmes courants
• Études de cas et applications industrielles
Applications réelles de CXL dans AI/ML
Analyse des gains de performance dans divers secteurs
Tendances futures et développements dans la technologie CXL
• Résumé et perspectives d'avenir
Récapitulatif des concepts clés
Nouvelles recherches et innovations émergentes
Se préparer aux avancées futures dans les technologies CXL et AI/ML

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Affaires