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大规模人工智能工作负载
结论云原生技术的基础是 Kubernetes，部署、维护和升级可能很复杂。将 GPU 添加到组合中可能会带来另一层复杂性。但是，借助 Supermicro AS-1114S-WTRT WIO 系统、NVIDIA GPU 设备和 NVIDIA DeepOps 工具，组织可以更直接地构建私有云原生平台以及 MLOps 应用程序。从设计角度来看，AS-1114S-WTRT 作为灵活的云节点，可以满足硬件基础设施的计算、存储和虚拟化要求；从运营角度来看，DeepOps 使本地云原生平台更易于部署、维护和扩展。本文还展示了 Kubernetes POD 如何加速深度学习过程，从而缩短上市时间。参考 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/index.html https://www.kubeflow.org/docs/started/kubeflow-overview/ AMD、AMD 箭头徽标、EPYC 及其组合是 Advanced Micro Devices, Inc. 的商标。
Geekbench AI 工作负载
图像分割是一项将数字图像的所有像素分成不同类别的任务。与对整个图像进行分类的图像分类不同，图像分割对图像的每个像素进行分类。该模型以固定大小的图像作为输入，并返回图像每个像素的置信度分数向量。得分最高的标签用作像素的标签。整个图像以多色马赛克的形式返回，其中每种颜色代表一种对象类型。
AI 工作负载利用 InfiniBox®
Infinidat 的 RAG 工作流架构在 Kubernetes 集群上运行。想要使用本地数据运行 RAG 但没有可用 GPU 资源的用户可以利用云快速便捷地解决问题。我们的方法使用 Kubernetes 集群作为运行 RAG 管道的基础，从而实现高可用性、可扩展性和资源效率。借助 AWS Terraform，我们大大简化了 RAG 系统的设置，只需一个命令即可运行整个自动化。同时，在 InfiniBox 本地和 InfuzeOS™ Cloud Edition 之间运行的相同核心代码使复制变得轻而易举。在 10 分钟内，一个功能齐全的 RAG 系统就可以在 InfuzeOS Cloud Edition 上处理您的数据。
AI工作负载和IT基础架构的未来
彼得领导Vertiv Power业务的战略客户发展。他擅长使用最新的功率和控制技术来解决客户挑战，从而提供可用性，可扩展性和效率水平，以满足各种客户和可持续性需求。彼得对电力解决方案有深刻的了解，以支持AI应用程序的独特需求，他是“带来您自己的权力”方法来解决效用依赖问题的倡导者。在关键的基础设施领域拥有30多年的历史，他在当前职责之前曾担任副总裁工程和副总裁/GM AC权力。他是为IT，设施和工程行业提供服务的行业贸易展览会，会议和媒体的经常演讲者和发言人，并且是通过他对2024年的《 Greener Data Vol。2英寸。
以光速加速 AI 工作负载
• 每个 VAST 数据文件服务器都是双宿主的，通过一个 (1) 100Gb HDR InfiniBand 端口（使用来自 200Gb 交换机端口的双向分离器）连接，以服务来自 DGX A100 系统的存储请求，并通过两个 (2) 100GbE 端口连接到后端存储（以太网）结构。
简化和扩展 AI 工作负载
关于 Arista Arista Networks 是面向大型数据中心/AI、校园和路由环境的数据驱动型客户端到云网络领域的行业领导者。Arista 屡获殊荣的平台通过先进的网络操作堆栈提供可用性、敏捷性、自动化、分析和安全性。有关更多信息，请访问 arista.com 关于 VAST Data VAST Data 是为 AI 时代打造的数据平台公司。作为企业 AI 基础设施的新标准，组织信赖 VAST Data 平台来满足其数据最密集的计算需求。VAST Data 通过提供简单、可扩展且架构化的 AI 基础设施来为深度学习和 GPU 加速的数据中心和云提供支持，使企业能够充分发挥其数据的潜力。VAST Data 成立于 2019 年，是历史上增长最快的数据基础设施公司。有关更多信息，请访问 vastdata.com
Oracle用Exadata X10M
版权所有©2025，Oracle，Java，MySQL和NetSuite是Oracle和/或其分支机构的注册商标。其他名称可能是其各自所有者的商标。仅出于信息目的提供此文档，并且此处的内容如有更改，恕不另行通知。本文件不保证是没有错误的，也不应遵守任何其他保证或条件，无论是在法律上表明还是暗示，包括对特定目的的适销性或适用性的隐含保证和条件。我们明确违反了对本文档的任何责任，并且本文档直接或间接地构成了任何合同义务。未经我们事先书面许可，就不得以任何形式或任何方式复制或以任何形式的电子或机械方式传输本文档。
加速集装机器学习工作负载
摘要 - 为了促进各种机器学习（ML）培训和推理任务，企业倾向于建立大型且昂贵的集群，并在不同的团队中共享各种ML工作负载。虚拟化平台（集装箱/VM）和调度程序通常被部署，以允许访问，管理异质资源并在这些群集中安排ML作业。但是，为不同的ML工作分配资源预算以实现最佳性能和集群资源效率仍然是一个重大挑战。这项工作建议N Earchus加速分布式ML培训，同时通过使用自适应资源分配来确保高资源效率。n earchus自动确定跑步工作的潜在性能瓶颈，并重新分配资源，以提供高资源效率的优化运行时性能。n earchus的资源配置可显着提高个人工作的培训速度，最高71.4％–129.1％，对最先进的资源调度程序，并将工作完成和排队时间分别提高了35.6％和67.8％。索引术语 - 机器学习，云计算，资源虚拟化和管理
克服 HPC 挑战以优化工作负载
这些复杂的高性能环境需要强大的集群管理工具来管理 HPC 硬件、软件和消耗。例如，在 AI 训练中，您可以从性能和成本的角度测试各种解决方案。市场瞬息万变，因此您必须保持敏捷才能不断优化。这就是为什么组织与了解当前市场状况及其发展方式的合作伙伴合作如此重要。这可以帮助您更好地将您的部署与未来技术相结合，从而实现更大的性能提升和不断变化的成本结构。任何技术解决方案都必须考虑各种形式的风险，尤其是财务风险。HPC 计算可能是一项昂贵的投资。组织需要严格管理前期投资，而不会限制 HPC 的能力和功率。