AI大模型硬件架构精解资料包

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运维工程师借助 GPU 服务器与集群管理知识提升运维效率；
网络工程师利用网络设计等内容优化网络；
你将会学到：
课程简介：
人群专属课程：运维工程师、网络工程师、开发工程师
9 GPU初登场-英伟达H100基本架构与CPU通信方式.mp4
10 GPU多组用户实现-从Ampere到Hopper.mp4
11 GPU服务器设计与实现总结.mp4
12 GPU集群的网络设计与实现-三张网与两套方案.mp4
13 GPU集群的网络设计与实现-总结.mp4
14 GPU集群的专线与互联网访问.mp4
15 GPU内部架构以及运作原理总结.mp4
16 GPU与用户内存通信.mp4
17 K8s容器独占模式.mp4
18 KVMPCI-e直通模式.mp4
19 KVM直通模式-租户独占GPU全过程.mp4
20 NVLink-Switch多个A100如何连接.mp4
21 PCIE-Switch在DGX中的应用.mp4
22 RDMA实现方式-4种协议.mp4
23 SM流式多处理器内部架构-从指令缓存到运算单元.mp4
24 传统AI服务器-Apollo6500架构解析.mp4
25 分布式训练IO体系-MagnumIO概要和组成.mp4
26 分布式训练IO体系-总结.mp4
27 管理GPU集群-BMC与IPMI的实现.mp4
28 跨服务器的GPU互通-GPU Direct RDMA.mp4
29 英伟达DGX服务器架构设计与分析.mp4
30 英伟达H100-GPU核心详解-计算控制与缓存.mp4
31 英伟达H100缓存机制梳理-指令缓存与数据缓存.mp4
32 英伟达H100提升计算效率-TMA原理解析.mp4
02-大模型硬件架构.pptx