隨著AI模型的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加，尤其是在深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理的背景下，數(shù)據(jù)傳輸量劇增，網(wǎng)絡(luò)容易成為系統(tǒng)性能的瓶頸。特別是在分布式計(jì)算環(huán)境中，節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)交換頻繁，若網(wǎng)絡(luò)帶寬不足或延遲過(guò)高，會(huì)嚴(yán)重影響AI任務(wù)的執(zhí)行效率，所以AI網(wǎng)絡(luò)需要支持高帶寬以便在節(jié)點(diǎn)之間快速傳輸大量數(shù)據(jù)。同時(shí)，低延遲是實(shí)時(shí)AI訓(xùn)練...

現(xiàn)代云數(shù)據(jù)中心面臨著處理多樣化工作負(fù)載的挑戰(zhàn)，包括高性能計(jì)算、AI 推理與訓(xùn)練、大數(shù)據(jù)分析等。這些任務(wù)對(duì)計(jì)算能力和效率提出了更高的要求，傳統(tǒng)的 CPU 計(jì)算已經(jīng)無(wú)法滿足所有的需求。因此，異構(gòu)計(jì)算（Heterogeneous Computing）成為一種有效的解決方案，能夠?qū)?DPU 與 CPU、GPU 相結(jié)合，優(yōu)化資源利用率，提升整體計(jì)算性能...