XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRDMA
DOCA SDK v2.9.0_cx8
11设计注意事项23 11.1懒惰的脱蛋白优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 11.2注册缓存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 11.3 Untin回调。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 11.4支持的系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 11.5 PCI条尺寸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 11.6令牌用法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 11.7同步和内存排序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
带有 RDMA 的 AI/ML/存储/HPC 无损网络
现代 AI 应用程序需要高带宽、无损、低延迟、可扩展、多租户网络，该网络可以以 100Gbps、200 Gbps、400Gbps、800Gbps 及更高的速度互连数百和数千个 GPU。Arista EOS Ⓡ（可扩展操作系统）提供了实现优质无损、高带宽、低延迟网络所需的所有工具。EOS 支持流量管理配置、可调整的缓冲区分配方案以及使用 PFC 和 DCQCN 来支持 RoCE 部署。如果无法了解网络缓冲区利用率，则配置适当的 PFC 和 ECN 阈值可能会很困难。Arista EOS 提供了一种称为延迟分析器 (LANZ) 的简单解决方案，它可以通过实时报告跟踪接口拥塞和排队延迟。这有助于将应用程序的性能与网络拥塞事件关联起来，从而可以最佳地配置 PFC 和 ECN 值以最适合应用程序的要求。
通过以太网进行 RDMA，实现超大规模分布式 AI 训练
近年来，人工智能模型的计算密度和规模都快速增长，这推动了高效可靠的专用网络基础设施的建设。本文介绍了 Meta 用于分布式人工智能训练的融合以太网远程直接内存访问 (RoCE) 网络的设计、实现和运行。我们的设计原则涉及对工作负载的深入了解，并将这些见解转化为各种网络组件的设计：网络拓扑 - 为了支持一代又一代人工智能硬件平台的快速发展，我们将基于 GPU 的训练分离到其自己的“后端”网络中。路由 - 训练工作负载本质上会导致负载不平衡和突发性，因此我们部署了几次路由方案迭代以实现近乎最佳的流量分配。传输 - 我们概述了我们最初尝试使用 DCQCN 进行拥塞管理，但后来放弃 DCQCN 转而利用集体库本身来管理拥塞。运营 - 我们分享运营大型人工智能网络的经验，包括我们开发的工具和故障排除示例。
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 mlnx_ofed文档v24.01-0.3.3.1
nvidia（mlnx_ofed）是ofed的NVIDIA测试和包装版本，并使用相同的RDMA（远程DMA）和核旁路APIS支持两种互连类型，称为Infiniband和Ethernet。最多可达400GB/s Infiniband和ROCE（基于RDMA，基于RDMA），并支持启用OEM和系统集成商，以满足上述市场中最终用户的需求。
Oracle Exadata 数据库云服务器 X10M
Oracle Exadata 数据库云服务器 (Exadata) 旨在显著提高 Oracle 数据库的性能、成本效益和可用性。Exadata 采用现代云架构，具有横向扩展高性能数据库服务器、具有最先进 PCIe 闪存的横向扩展智能存储服务器、使用 RDMA 可访问内存的独特存储缓存，以及连接所有服务器和存储的云级 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 内部结构。Exadata 中独特的算法和协议在存储、计算和网络中实现数据库智能，以比其他数据库平台更低的成本提供更高的性能和容量。Exadata 是所有类型的现代数据库工作负载的理想选择，包括在线事务处理 (OLTP)、分析和数据仓库 (DW)、内存分析、人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、金融服务、游戏和合规性数据管理，以及混合数据库工作负载的有效整合。
授予招标：兴趣的表达
美国国际发展机构（USAID）终结野生动物犯罪（EWC）计划的目的是通过与区域，政府，政府，政府，私营部门，私营部门，私下社会和私人社会的伙伴关系来维护生物多样性并加强基于规则的命令。该计划在区域发展目标3的中间结果下为USAID/RDMA的区域发展合作战略提供了3.2“跨国环境犯罪减少”以及区域发展目标1，中级结果，中级结果1.1“支持对区域民间社会网络的支持”。它还支持美国国际开发署有关生物多样性，性别，土著人民和青年的政策，以及当地领导的发展，私营部门参与和气候变化的优先事项。
美国国际开发署的清单未来的目标和一致国家
●乌干达●越南●赞比亚●Zimbabwe USAID还通过以下区域（多国）计划支持生物多样性保护：中非环境区域计划（CARPE）；东非地区；西非地区；南部非洲地区；亚洲区域发展任务（RDMA）；太平洋岛屿地区；加勒比发展计划；中美洲地区；和南美地区。
