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Juniper® 验证设计 JVD 测试报告摘要：采用 Juniper Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络
• DLB 不使用端口 BW 来计算链路质量。相反，链路质量基于最近通过每个 ECMP 链路传输的流量，以及每个 ECMP 链路上排队等待传输的流量。这可能导致流量被分配到较低 BW 的链路而不是较高 BW 的链路，从而导致拥塞。此外，如果链路质量下降，已分配给链路的流量将不会被重新分配，除非该链路暂停的时间长于不活动间隔。可以调整端口质量指标和不活动间隔以克服这种情况；请参阅自定义 DLB 的出口端口链路质量指标。此外，请考虑实施反应路径重新平衡。
Socionext展示领先的汽车，数据中心，
*：“解决方案SOC”业务模型使Socionext可以在整个客户的整个产品开发周期中充当可信赖的合作伙伴，从初始设计到生产。Socionext提供了全面的量身定制的SOC，以确保质量和差异化。
马来西亚继续领导区域数据中心指数
吉隆坡：马来西亚H A在奈特·弗兰克（Knight Frank）的SEA-5数据中心机会指数中，在东南亚的区域同行中排名第一，连续第二年，年度摄入量为429兆瓦（MW）。在2024年的数据中心研究报告中，全球房地产咨询公司表示，增长是由微软，亚马逊Web服务（AWS），Google和Oracle等科技巨头的战略投资驱动的，总计233亿美元（1美元= R.4.50）。骑士弗兰克·马来西亚集团董事总经理基思·奥伊（Keith Ooi）说，马来西亚在数字基础设施方面的战略努力不仅是该地区的蓝图，而且呼吁全球参与者抓住无与伦比的机会。“该国对技术创新和可持续性的承诺使其成为数据中心投资的首选目的地，并成为经济韧性的模型，” OOI在昨天的一份声明中说。他说，马来西亚庆祝数据中心投资的横幅一年，巩固了其作为该地区领先的数字枢纽的地位。在一年中的前十个月获得了141.7.2亿令吉的数字投资 - 2023年的三倍 - 马来西亚是
马来西亚继续领导区域数据中心指数
吉隆坡：马来西亚在奈特·弗兰克（Knight Frank）的SEA-5数据中心机会指数指数中，在东南亚的地区同行中排名第一，年度摄入量为429兆瓦（MW）。在2024年的数据中心研究报告中，全球房地产咨询公司表示，增长是由微软，亚马逊Web服务（AWS），Google和Oracle等科技巨头的战略投资驱动的，总计233亿美元（1005亿令吉）。骑士弗兰克·马来西亚集团董事总经理基思·奥伊（Keith Ooi）说，马来西亚在数字基础设施方面的战略努力不仅是该地区的蓝图，而且呼吁全球参与者抓住无与伦比的机会。“该国对技术创新和可持续性的关注使其成为数据中心投资的首选目的地，并且对于E C O N O M I C的弹性，” OOI在昨天的一份声明中说。他说，马来西亚庆祝数据中心投资的横幅一年，巩固了其作为该地区领先的数字枢纽的地位。在一年中的头10个月中获得了141.7.2亿令吉的数字投资 - 2023年总数三倍 - 马来西亚正在重新定义其在数字经济中创新和战略增长的驱动的全球技术环境中的作用。该声明说，令人印象深刻的年度增加率为429MW，2025年GDP增长率为5.5％，强大的基础设施，战略投资和前瞻性政策继续使其与众不同。d o m i n a n c e增强了马来西亚的竞争优势，并表示国家准备维持数字经济长期增长的准备。“马来西亚政府的积极主动
采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。
利用AI数据中心的需求
该博士学位项目旨在探讨如何管理AI数据中心和LLM工作负载，以增强电力网格的功能，支持需求响应计划并促进可持续的基础设施发展。AI数据中心传统上被视为能源消费者，而不是引起电网稳定性的贡献者。但是，LLM工作负载调度的固有灵活性（特定于非紧急和计算密集的任务）为响应实时网格条件而移动这些负载的机会。正确整合了这些中心，这些中心不仅可以在高峰需求期间减少网格应力，而且还可以在低需求期间吸收过量的可再生能源，从而最大程度地利用了绿色能源的使用，同时还减少了自己的能源费用。
AI 数据中心：扩大规模和扩展规模 | AFL Hyperscale
机器学习 (ML) 训练算法来推断含义并对独特提示提供准确的类似人类的响应。深度学习 (DL) 是无需人工干预的 ML。DL 使用称为人工神经网络 (ANN) 的算法，该算法分多个阶段处理输入刺激并可以辨别复杂数据集中的关系。大型语言模型 (LLM) 是处理语言的专用 DL 模型。DL 算法可以处理任何具有元素间关系的数字化信息。例如，LLM 可以生成对查询或提示的人类语言响应（例如 GPT-4），也可以在某些非语言空间（如图像和编码）中工作。
2024 年美国数据中心能源使用情况报告
本文件是作为美国政府资助工作的记录而编写的。尽管我们认为本文件包含正确的信息，但美国政府及其任何机构、加利福尼亚大学董事会及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做出任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会的观点和意见。欧内斯特·奥兰多·劳伦斯·伯克利国家实验室是一个平等机会的雇主。版权声明
TEMS 中的 TAMIS - 为视听数据中心奠定基础
为任何行业部门建立数据空间都是一项复杂、多层次的工作，需要采取合作方式，将具有独特观点和专业知识的各种利益相关者聚集在一起。短期内，数据空间必须实用且随时可实施，并且必须满足精心挑选的一组关键用例的要求，对于 TEMS 来说，这涉及八个不同的试验。除了初始部署之外，数据空间还应具有固有的可扩展性和适应性，能够纳入新的参与者、数据产品和服务，以及无缝整合未来的用例。为了确保长期可行性，设计必须结合模块化和可互换的构建块实现，促进开放性、适应性和灵活性，以满足新兴需求并随着时间的推移纳入创新解决方案。
对付款的要求增加并确保AI数据中心
麦肯锡估计，对数据中心不断增长的需求的70％是针对旨在支持AI工作量的专业技术的设施。尽管有些企业组织可能会选择在私有云上托管这些工作负载，但更多的人可能会依靠云服务提供商（CSP）和HyperScaler数据中心。到2030年，它预计“欧洲和美国的AI工作量中约有60％至65％将在CSP基础设施和其他高标准基础设施上托管。”它指出，其他云提供商正在进入市场，以提供围绕服务器构建的数据中心，该服务器具有图形处理单元（GPU），旨在满足AI培训需求。补充说，到2030年，欧洲数据中心的功率需求预计将增长到大约35吉瓦（GW），从今天的10 GW增长，以支持对AI工作负载的需求。