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

Aperçu

Découvrez comment la technologie CXL révolutionne les charges de travail en IA/ML grâce à l'expansion, la mutualisation et le partage de la mémoire. Maîtrisez les techniques d'optimisation des performances pour les grands modèles de langage et apprenez des stratégies de mise en œuvre pratiques.

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

Sujets

Affaires