RDMA

• 讓大模型訓練更高效，奇異摩爾用互聯(lián)創(chuàng)新方案定義下一代AI計算

  近一段時間以來，DeepSeek現(xiàn)象級爆火引發(fā)產業(yè)對大規(guī)模數(shù)據中心建設的思考和爭議。在訓練端，DeepSeek以開源模型通過算法優(yōu)化（如稀疏計算、動態(tài)架構）降低了訓練成本，使得企業(yè)能夠以低成本實現(xiàn)高性能AI大模型的訓練；在推理端，DeepSeek加速了AI應用從訓練向推理階段的遷移。因此，有觀點稱，DeepSeek之后算力需求將放緩。不過，更多的國內外機構和研報認為，DeepSeek降低了AI應用

  與非網編輯

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  02/19 07:07

  DeepSeek chiplet

  
• 基于RDMA技術的Mayastor解決方案

  1.? 方案背景和挑戰(zhàn) 1.1. Mayastor簡介 OpenEBS是一個廣受歡迎的開源云原生存儲解決方案，托管于CNCF（云原生計算基金會）之下，旨在通過擴展Kubernetes的能力，為有狀態(tài)應用提供靈活的持久性存儲。Mayastor是OpenEBS項目中的關鍵存儲引擎，它以其高性能、耐久性和易于管理的特點，為云原生應用提供了理想的存儲解決方案。Mayastor的特點包括： 基于NVMe-o

  中科馭數(shù)

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  2024/08/20

  云計算 DPU

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