GTC 2024高性能AIウェビナーは、3月19日午後2時よりオンラインで開催されます。このセッションは、データセンター管理、ネットワークアーキテクチャ設計、AIコンピューティングプラットフォームの開発と保守に携わる専門家向けに、NVIDIAが主催する中国語のプレゼンテーションです。

データセンターは新たなコンピューティングユニットとなり、ネットワークが現代のデータアーキテクチャを定義するというトレンドは明確です。ネットワークはデータセンター全体のパフォーマンスと拡張性を決定づけるため、AIワークロードの無制限のコンピューティングパワー需要を満たすには、全く新しいネットワーク仕様が求められます。

ここでは、 AI ネットワークのコアテクノロジーとその重要な役割を詳しく検討し、データセンターをコンピューティングユニットとして新しい AI コンピューティング プラットフォームを再構築します。

会議コード: [SE62701]

時間: 3月19日 14:00 - 17:00

講演者と主なテーマ：

ビッグコンピューティング時代のネットワーク

ソン・チンチュン | NVIDIA ネットワーキング アジア太平洋地域 シニアディレクター

トピック紹介：大規模モデルの普及は、ビッグデータコンピューティング時代の到来を告げています。AIファクトリーや生成AIクラウドに代表される新しいデータセンターは、コンピューティングパワーの主要な供給源となっています。究極のパフォーマンスはデータセンター構築における最優先事項となり、ネットワークはデータセンターのパフォーマンスを決定づける重要な要素となっています。MLPerfは、AIベースのサービスデータセンターのパフォーマンスを測定するための、トレーニングから推論、推奨まで、包括的な検証ソリューションを提供します。NVIDIAのデータツインテクノロジーは、高性能データセンターを迅速かつ効率的に構築するための革新的なアイデアと実装を提供します。このビッグコンピューティング時代に、高性能コンピューティングセンターをどのように構築し、検証すべきかについて、ぜひご参加ください。

NVIDIA の高効率ネットワーク ソリューションにより、大規模なモデル アプリケーションが可能になります。

フェン・ガオフェン | NVIDIA ネットワーキングテクノロジーマーケティング担当シニアディレクター

トピック紹介：大規模モデルトレーニングの急速な発展には、強力なコンピューティングサポートを提供する大規模なGPUクラスターが必要であり、コンピューティング能力の向上と並列効率の向上は、高速ネットワークのI/O能力と密接に関連しています。大規模モデルの発展と、さまざまな業界における生成AIの応用の深化に伴い、ネットワーク通信の特性も徐々に変化しています。これらのニーズと変化に対応するため、NVIDIAのエンドツーエンドInfiniBandネットワークは、ネイティブRDMA機能を提供し、革新的な強力なネットワークコンピューティング機能を開発しました。これにより、GPUクラスターのI/O能力が大幅に加速され、数万GPUを搭載した超大規模クラスターでの大規模モデルのトレーニングに強力なパフォーマンス保証を提供します。

NVIDIA Spectrum-X は、イーサネット基盤上に構築された高性能 AI クラスターを実現します。

チェン・ロン | NVIDIA ネットワークマーケティング開発ディレクター

トピック紹介：イーサネットは幅広いエコシステムを有し、インターネット時代のデータセンター相互接続に最適なソリューションです。しかし、Transformer大規模モデルを採用したAI時代においては、従来のイーサネットの欠点は、大規模AIクラスターの超高速相互接続のニーズを効果的に満たすことができません。Spectrum-Xは、その最新のエンドツーエンドソリューションで、NVIDIAの強力なネットワーク設計能力を活用し、400Gbps SuperNICとNVIDIA Spectrum-4 51.2Tbpsイーサネットスイッチを採用しています。革新的な動的ルーティング技術とエンドツーエンドのプログラマブル輻輳制御技術をサポートしています。イーサネットベースのデータセンターシナリオ向けに設計されており、従来のイーサネットソリューションと比較して性能を60%向上させる高性能ネットワーク相互接続ソリューションを実現し、AIクラスターの強力なコンピューティングパワーを解放します。

大規模モデルシナリオにおける DPU でのベアメタルの適用

王暁輝 | UCloud コンピューティング製品センター R&D ディレクター

はじめに：クラウドコンピューティングとクラウドサービスが様々な業界で普及するにつれ、企業はクラウド規模の効率性を追求し、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させています。こうした背景から、ハードウェアアクセラレータ（DPU）が登場しました。DPUは強力なアクセラレーション機能を備え、ソフトウェア定義のネットワーク、ストレージ、セキュリティを実現します。最も厳しいパフォーマンス要件を満たすだけでなく、最も要求の厳しいワークロードにも対応します。UCloudは既に、クラウドサーバーとベアメタル製品におけるDPUの優れた有効性を実証しています。今後、DPUはクラウドにおける大規模AIモデルの適用を強力にサポートするでしょう。

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