高性能インフラストラクチャのためのAIネットワーキングの基礎

人工知能のワークロードが拡大するにつれて、従来のネットワーキングプロトコルは、トレーニングおよび推論のパフォーマンスにおける主要なボトルネックとなることがよくあります。真に効率的なAIインフラストラクチャを構築するには、特殊な高性能ファブリックが大量のデータ転送をどのように処理するかを理解する必要があります。このコースでは、AIトレーニングおよび分散ワークロード向けに特別に最適化された高性能ネットワークを理解し、計画し、管理するために必要な基礎知識を習得できます。 学習内容： - AIクラスターの基本的なアーキテクチャと、標準のEthernetが不十分な理由を理解する - 超低遅延を可能にするInfiniBandおよびRemote Direct Memory Access (RDMA) テクノロジーを探求する - RoCE (RDMA over Converged Ethernet) を構成し、PFCおよびECNを使用して輻輳制御を管理する - Data Processing Units (DPUs) がインフラストラクチャタスクをオフロード、高速化、分離する方法を学ぶ - 最新の可観測性パターンを適用して、ネットワークスループットを監視し、リアルタイムでパケットロスを検出する 明確な書面による説明と構成例を通じて、コアなネットワーキング用語と基本的なハードウェア概念から始め、高度なファブリック設計、輻輳管理、パフォーマンスチューニング戦略へと進みます。このコースは、AIインフラストラクチャに不慣れなネットワークエンジニア、システム管理者、ITプロフェッショナル向けに設計されており、事前の専門的なハードウェア経験は必要ありません。今日から読み始めて、現代の人工知能を支える基盤となるネットワークアーキテクチャを習得しましょう。