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网络性能分析的正式方法
对网络性能的抽象准确和彻底的分析具有挑战性。网络仿真和仿真只能涵盖网络可以体验到的连续发展的工作负载集的子集，为未探索的角案例和错误留出空间，这些案例和错误可能会导致实时流量的次优性能。排队理论和网络计算的技术可以在性能指标上提供严格的界限，但通常需要网络组件的行为，而流量的到达模式则可以通过简洁且行为良好的数学功能近似。因此，它们不立即适用于新兴工作负载以及用于处理它们的新算法和协议。我们探讨了一种不同的方法：使用正式方法来分析网络性能。我们表明，可以准确地对网络组件及其逻辑上的队列进行建模，并使用程序合成中的技术来自动生成简洁的可解释的工作负载，作为有关性能指标的查询的答案。我们的方法在分析网络性能的现有工具的空间中提供了一个新的观点：它比模拟和典范更详尽，并且可以轻松地应用于一阶逻辑中可表达的算法和协议。我们通过分析数据包调度算法和小叶子网络并产生可能导致吞吐量，公平性，饥饿和延迟问题来证明方法的有效性。
混合多云部署选择可以通过可持续性福利提高投资回报率
在数据中心和应用程序现代化活动（尤其是针对新数据密集型工作负载（例如AI和Genai）的那些时代，都可以满足客户和利益相关者的不断发展的期望，这是每个地区和行业中每个企业的首要任务。这些工作负载涉及组织在现代化之旅中面临的许多因素和压力 - 它们通常是云的本地，需要在多个云和本地环境之间进行无缝的移动性，因为它们从建模到调整到微调和检索，并需要大量的数据（经常使用Edge），并需要大量的数据，并且需要大量的数据。
有原则的技术对基因 - 基因 - 竞争者的投资 -
To provide organizations with a jumping-off point for understanding the total cost of deploying and managing GenAI workloads, including model fine-tuning and inferencing, we looked at the approximate 3-year costs of two on-premises Dell ™ solutions leveraging PowerEdge ™ R660 and PowerEdge XE9680 hardware—a traditional solution and a subscription-based Dell APEX pay-per-use solution—and comparable Amazon Web Services (AWS) Sagemaker和Microsoft Azure机器学习解决方案。根据我们的计算，Dell Apex付款方式解决方案是我们比较的3年解决方案中最具成本效益的。来自AWS和Azure的竞争性云解决方案的成本是基于订阅的Dell Apex付费解决方案的3.81倍。与传统的Dell On-Formises解决方案相比，我们定价的AWS和Azure Cloud Solutions的成本最高为2.88倍。继续阅读，以了解Genai如何帮助您的公司以及我们如何计算总拥有成本（TCO）结果。
利用 NetApp AI 和 Run:AI 加速数据科学计划
解决方案 NetApp 和 Run:AI 合作简化了 AI 工作负载的编排，简化了深度学习 (DL) 的数据管道和机器调度流程。通过简化、加速和集成经过验证的 NetApp ONTAP AI 架构的数据管道，您可以充分实现 AI 和 DL 的前景。Run:AI 的 AI 工作负载编排增加了一个专有的基于 Kubernetes 的调度和资源利用率平台，以帮助研究人员管理和优化 GPU 利用率。这些产品共同支持在不同的计算节点上并行运行大量实验，并快速访问集中存储上的许多数据集。
gxc-uses-Intel-Technology for-onyx-Provate-5g-solution-for- ...
GXC Onyx 5G核心服务器由4th genIntel®Xeon®可伸缩处理器提供动力。该处理器家庭提供了计算敏捷性和可扩展性，从数十年来的创新中受益于最重要的工作量要求。Intel®Xeon®可伸缩处理器具有平衡的体系结构，该架构支持开放RAN，5G核心和其他具有内置加速度和基于硬件的安全功能的工作负载。私有5G网络工作负载的其他CPU功能针对低潜伏期，高吞吐量和确定性性能。此外，处理器还具有一系列功能，用于管理电源以进一步优化每瓦的性能。
计算机芯片中的里程碑进步对军事意义
[1] [最高1.53倍的平均绩效增长在上一代。请参阅Intel.com/processorclaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][2] [用于实时推理和内置Intel AMX（BF16）与上一代（FP32）的实时推理和训练的pytorch性能高达10倍。请参阅Intel.com/ ProcessorClaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][3] [与上一代相比，第四代Xeon客户可以期望使用内置加速器时，目标工作负载的每瓦效率为2.9×1的平均性能提高。Geomean of following workloads: RocksDB (IAA vs ZTD), ClickHouse (IAA vs ZTD), SPDK large media and database request proxies (DSA vs out of box), Image Classification ResNet-50 (AMX vs VNNI), Object Detection SSD-ResNet-34 (AMX vs VNNI), QATzip (QAT vs zlib）。]
QFX5240开关数据表
QFX5240 800GBE开关（64端口800GBE）是一个专为脊柱，叶子和边界开关角色设计的下一代，固定配置平台。该开关为IP内织物连接性提供了灵活的，具有成本效益的高密度800GBE，400GBE，100GBE和50GBE接口，以及较高的密度200/400GBE NIC连接性，用于AI/ML使用情况。是51.2TBPS单向吞吐量满足AI/ML工作负载和存储系统的带宽要求，其延迟范围在700-750NS（商店和前方）。远程直接内存访问（RDMA）是AI/ML Workloads中使用的事实数据传输技术，并且它使用远程直接内存访问在收敛的以太网V2（ROCEV2）上用于网络层的传输。QFX5240支持ROCEV2以及拥塞管理功能，例如优先流量控制（PFC），明确的拥塞