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nvidia bluefield-3 DPU控制器用户手册
NVIDIA®Bluefield®-3数据处理单元（DPU）控制器是第三代数据中心基础架构，它使组织能够构建软件定义的，硬件的IT基础架构，从云到核心数据中心。具有200GB/S以太网或NDR200 200GB/S Infiniband网络连接，Bluefield-3 DPU控制器卸载，加速和隔离软件定义的网络，存储，安全性和管理功能，以极大地提高数据中心的性能，效率和安全性，以极大地提高数据中心。提供功能强大的计算以及I/O路径中的各种可编程加速引擎，BlueField-3非常适合满足最苛刻的应用程序的基础架构需求，同时通过NVIDIA DOCA™软件框架将完整的软件向后兼容。
nvidia connectx-8超级用户手册
nvidia®Bluefield®网络平台（DPU或Supernic）软件是由Bluefield BSP（董事会支持软件包）构建的，该软件包括操作系统和DOCA框架。Bluefield BSP包括加载和设置软件组件的其他必需品。BSP将官方的Bluefield操作系统（Ubuntu Reference Linux发行版）加载到Bluefield。DOCA是用于开发应用程序和基础架构服务的软件框架和SDK。DOCA包括运行时库； ARM的DOCA运行时堆栈支持用于存储，网络和安全性的各种加速度。因此，客户可以在Bluefield软件环境中无缝地运行任何基于Linux的应用程序。
NVIDIA UFM Cyber-AI 文档 v2.11.0
NVIDIA® Unified Fabric Manager (UFM®) Cyber-AI 平台可确定数据中心独特的生命体征，并使用它们来识别性能下降、组件故障和异常使用模式。
NVIDIA DGX SUPERPOD：AI领导力的下一代可扩展基础架构
linkx电缆和收发器旨在最大程度地提高高性能计算网络的性能，需要在计算节点和开关节点之间进行高带宽，低延迟连接。nvidia在以太网和EDR，HDR，NDR和XDR中提供了该行业最完整的25、100、200和400GBE系列之一，包括直接连接铜电缆（DACS），铜分配器电缆，Active Ottical Cables（AOC）以及从0.5m到10kM的宽范围。除了满足以太网和IBTA标准外，NVIDIA还测试了端到端环境中的每种产品，确保了小于1E-15的位错误率。
gpudirect rdma
NVIDIA DGX SUPERPOD™带有NVIDIA DGX™B200系统是人工智能（AI）的下一代数据中心体系结构。旨在提供在AI，高性能计算（HPC）和混合应用程序中解决高级计算挑战所需的计算性能水平，其中两者合并以提高预测性能和时间的时间。DGX SuperPod基于NVIDIA建造的基础架构，用于内部研究目的，旨在解决当今最具挑战性的计算问题。基于DGX SuperPod体系结构的系统已在全球客户数据中心和云服务提供商处部署。
nvidia bluefield BSP v4.10.0
4初始设置15 4.1连接到DGX系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2第一个引导设置向导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2.1 DGX服务器的第一个引导过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4.2.2 DGX站的第一个引导过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3智力后任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1执行DGX服务器的软件包更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.1将DOCA驱动程序添加到DGX服务器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.2更新剩余的驱动程序和软件包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.3准备DGX服务器以进行将来的更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.1.4验证DGX OS 7.0.1更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.2执行DGX站的包装更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.3向DGX站添加支持其他语言的支持。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.4配置DGX站。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.3.5使多个用户能够远程访问DGX系统。。。。。。。。。。。。。。22
与Cloudera和Nvidia一起加速企业AI
现代企业正在努力释放其企业数据推动业务价值的潜力。Cloudera AI，Nvidia的高级GPU处理和微服务的收敛性，以及真正的混合模型，在确保数据准备，治理和推论的同时，提供了扩展数据，AI和分析的无缝路径。通过集中数据，AI和分析工作负载在Cloudera启用SDX的数据湖服务中，并通过NVIDIA NIMS（NVIDIA推断微服务）和GPU驱动的体系结构加速性能，组织可以提供更快的见解，优化成本，优化成本，并在集成的数据安全范围内保持强大的合规性。本文探讨了这些技术如何为统一的，可扩展的AI驱动企业框架提供支持，以支持组织希望实现的数据驱动结果。
ASUS TUF游戏F17 FX707VI-HX036WIntel®Core™i7 i7-13620h笔记本电脑43,9厘米（17.3英寸）全高清16 GB DDR5-SDRAM 1 TB SSD NVIDIA NVIDIA GEFORCE RTX 4070 WI-FI 6
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NVIDIA DOCA Allreduce 应用程序指南
allreduce 实现分为两种不同类型的进程：客户端和守护进程。客户端负责分配填充数据的向量，并通过向其守护进程发送带有向量的请求来启动 allreduce 操作。守护进程负责从所有连接的客户端和守护进程收集向量，在所有接收到的缓冲区上应用选定的运算符，然后将简化的结果向量分散回客户端。
nvidia tls卸载指南
传输接口发送（TIS）对象负责执行发射侧的所有相关操作。发送队列（SQS）的消息通过TIS进行分割和传输，包括所有运输所需的含义。例如，在较大的发送卸载的情况下，TIS负责分割。NVIDIA®CONLECTX®硬件使用TIS对象来保存和访问TLS加密信息和卸载TX KTLS连接的状态。