“IPv6+”专网创新 为新型工业化提供高质量服务
三是网络不拥塞:传统网络依赖人工分析流量拥塞,进行被动扩容,带宽时延均无保障。而网络数字孪生可实时感知链路拥塞,自动完成拥塞疏导,实现网络精准扩容,保障业务的带宽和时延需求。“IPv6+”专网网络能力增强“IPv6+”专网采用SRv6、网络切片、随流检测等关键技术,在智慧政务、金融证券、远程医疗、在线教育、智能制造...
英特尔通过软硬件为LIama 2大模型提供加速,持续发力推动AI发展
得益于更高的HBM2E带宽,英特尔至强CPUMax系列为以上两个模型提供了更低的延迟。而凭借英特尔AMX加速器,用户可以通过更高的批量尺寸(batchsize)来提高吞吐量。图2基于英特尔至强可扩展处理器,70亿参数和130亿参数Llama2模型(BFloat16)的推理性能图3基于英特尔至强可扩展处理器,70亿参数和130亿参数Llama2模型(...
Mistral AI:探索LLM推理的吞吐、时延及成本空间
把实际数值代入这个公式发现,每个批次元素需要约2G内存才能支持最大长度4K,因此,在A10(24GB内存)上,我们的最大批大小约为5,在更大的A100(80GB内存)上,最大批大小只有33左右,这仍远低于理想值400。因此,对于所有实际用例,使用70亿参数的模型进行推理时,解码过程将严重受限于内存带宽。这也证明了Mistral...
2024 MWC上海 | 思特奇:释放数据要素价值,赋能运营商数智新增长
随着数字经济的蓬勃发展,数据要素成为国家基础性战略资源,各大电信运营商正积极融入国家数据布局,开展生态合作运营,实现数据要素价值快速变现。思特奇依托自主研发的“数据要素×政企”产品体系,以强劲的大数据及AI大模型能力,支撑运营商政企客户海量数据资源发掘及服务,释放数据新潜能,助力运营商不断拓宽政企市场。在“智...
中国移动程伟强:基于GSE构建高带宽、高性能、高可靠、高安全的智...
在物理层对比特流加密,保护所有帧头部,掩盖帧长度、帧发送频率。二是随流安全,低时延。随流加密,解密时延全掩盖(~20ns),对AI训练或推理基本无影响。三是不占带宽,低开销。基于物理层原生机制承载协议,不占用用户带宽。四是兼容存量,易部署。可基于PHY芯片或光模块DSP芯片实现,安全可插拔,支持存量网络平滑升级。
2023-2028年通信网络行业数据深度调研分析与发展战略规划报告
①全光化,支持更高带宽、更低时延所有的网络通信数据都承载在光纤和光器件上,通信网络实现全光化,是网络发展的趋势,光通信凭借超大可用频谱、超大容量、超高速率三大核心特征,主要特性方面均超越其他通信方式(www.e993.com)2024年7月10日。随着5G、WiFi6、4K/8K高清视频、VR/AR、物联网、云计算、大数据等应用的加速普及,通信网络需要支...
探秘OTN网络时延是什么?
发送时延:原始数据进入网络设备发送端开始,到从发送端发出,直至完全进入传输媒介所花掉的时间。此时延大小取决于数据量、信道带宽、网络设备的处理性能。传输时延:数据从发送端发出开始到接收端接收结束所花掉的时间。此时延大小取决于传输距离、传输媒介、中间网络设备的数量/处理性能。
2024年值得关注的7个产业趋势和8个政策主题
根据估计,训练阶段,GPT-3为例,175B预训练参数的规格下,假设训练数据规模为300Btoken,使用1024卡16FP精度的A100需要训练34天才能完成,对于GPT-4而言,可能需要2.5万块A100耗时百天才能训练完成。多模态的进化也将对算力提出更高的要求与需求。除了参数量及数据量的增加,多模态也是大模型的发展趋势。多模态要求计算机...
大模型训练为什么用 A100 不用 4090|向量|张量|时延|微分|fpga...
H100A1004090TensorFP16算力989Tflops312Tflops330TflopsTensorFP32算力495Tflops156Tflops83Tflops内存容量80GB80GB24GB内存带宽3.35TB/s2TB/s1TB/s通信带宽900GB/s900GB/s64GB/s通信时延~1us~1us~10us售价40000$15000$1600...
技术前沿:AI时代的高速以太网交换技术
在数据中心场景中,由于数据中心市场中东西向流量(即各个数据中心间的流量)已占据市场主流,这促使着数据中心架构进行调整优化。叶脊构架是当前首选,其能使数据中心规模扁平化,带宽利用率更高,可扩展性更强,降低延时,部署和维护成本更低,安全性和可用性更高。