算力網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)有何不同

• 隨著人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的日益普及，對(duì)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的需求也在增長(zhǎng)。本白皮書(shū)分析了AI網(wǎng)絡(luò)的新要求、獨(dú)特的AI流量模式，以及如何利用現(xiàn)有技術(shù)使以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)運(yùn)行高性能AI工作負(fù)載。此外，還討論了Keysight解決方案如何幫助優(yōu)化AI網(wǎng)絡(luò)。新的網(wǎng)絡(luò)要求支持AI和ML的網(wǎng)絡(luò)在要求和流量模式上與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)存在顯著差異。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心和AI數(shù)據(jù)中心之間，數(shù)據(jù)的類型、數(shù)量和流量模型都有很大的不同。大型AI集群的硬件投資高達(dá)數(shù)億美元，通過(guò)優(yōu)化可以顯著減少模型訓(xùn)練所需的時(shí)間。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中
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