- “人工智能時代”已經到來,正在改變我們的工作和生活方式,但它也在推動數據中心的極限。訓練大型語言模型(LLM)需要大量計算和內存,分布在高度互聯的GPU集群中。為了跟上模型的復雜性和規模,超大規模數據中心運營商正競相將網絡升級為800GE和1.6T以太網。但通過更高帶寬的互聯提升網絡容量只是故事的一部分。真正的挑戰是如何提升互聯的可靠性和效率,以承受持續AI訓練工作負載的壓力。AI網絡的速度取決于集群之間最薄弱的環節。每一個收發機、電纜和連接器都會影響系統范圍的吞吐量、延遲和可靠性。性能瓶頸、互作性差距和
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網絡可靠性 人工智能 數據中心
- 建議性標準RS-485作為一種多點、差分數據傳輸的電氣規范現已成為業界應用最為廣泛的標準通信接口之一。這種通信接口允許在簡單的一對雙絞線上進行多點、雙向通信、它所具有的噪聲抑制能力、數據傳輸速率、電纜長度及
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485 RS 網絡可靠性
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