测试显示《微软模拟飞行2024》网络带宽需求惊人:达180Mbps,每小时...
官方推荐的是50Mbps,但是实际游戏过程中,像大城市这样的区域也会到100Mbps以上,不过部分区域可能只需要10Mbps。不过《微软模拟飞行2020》对本地存储空间要求就比较高了,包含DLC可达到400GB。由于部分地区的家庭宽带是按流量计算的,会有封顶,这意味着即便带宽达到要求,玩家也可能受数据量限制影响。预览...
《微软飞行模拟 2024》带宽需求惊人:飞行时每小时可消耗 81GB 流量
测试结果表明,当玩家在高画质设置下的人口密集地区飞行时,游戏的峰值带宽需求达180Mb/s,意味着玩家每小时可消耗高达81GB的流量。作为参考,《微软飞行模拟2020》的平均带宽需求约为100Mb/s,而部分地区甚至可以低至10Mb/s,尽管微软官方推荐带宽为50Mb/s。值得一提的是,《微软飞行模拟2024》的基础安装...
美国裸机云多IP大宽带服务器在网络资源管理上的应用
1.数据密集型应用对于大数据处理、人工智能训练等需要大量计算资源和快速数据交换的应用来说,美国裸机云多IP大带宽服务器提供了充足的网络带宽,确保数据传输的速度和稳定性。同时,多IP地址的支持可以让不同的应用程序或服务运行在独立的IP上,有效隔离网络流量,防止相互干扰。2.高可用架构部署在构建高可用性的网站...
数据流动的艺术:构建AI时代的高速通信网络 | C位观察
图8:南北向流量往东西向流量转变为了提高AI芯片有效计算时间占比、避免网络延迟和带宽限制拖累AI训练效率,对新型的AI数据中心通信网络提出超大规模组网、超高带宽、超低时延及抖动、超高稳定性和网络自动化部署等大量新的需求,并促使网络架构更新升级,从典型网络架构(树型)转向多核心、少收敛形态(胖树型、脊叶型)。
国产智能网卡的通用计算网络解决方案
网络带宽从主流10G朝着25G、40G、100G及以上攀升。网络连接数和带宽的剧增使得数据的通路更宽、更密,直接将处于端、边、云各处的计算节点推上数据量巅峰。而CPU性能难以跟进数据量的增长,所以寻求更高计算能力的芯片成为业界共识。计算架构从以CPU为中心的加载Onload模式,向以数据为中心的卸载Offload模式转变,异...
一文看懂金融行业AI大模型智算网络架构
这种算法主要依赖于全局流量矩阵来进行流量的分配和调度,可以实现全网流量的确定性转发,从而达到网络吞吐最优,有效解决了ECMP哈希不均的问题(www.e993.com)2024年10月18日。如下图5所示,AI集群采用8卡16节点训练场景,测试AllReduce集合通信性能,网络有效带宽最大提升了53%,可以显著减少模型训练中参数交互的通信时间,极大地提升了AI训练效率。
应对AI模型训练的网络挑战:智算网络负载均衡创新解读
基于AI通信的流量特征,从全网的角度解决负载均衡问题,完美的解决了传统ECMPhash的随机性和局部性问题,从源头上解决了网络拥塞问题,可以实现整网有效吞吐接近理论带宽,极大提升AI集合通信性能,进而大幅提升AI训练效率。NSLB-Static:首先引入静态网络级负载均衡方案NSLB-Static,该技术通过网络控制器根据拓扑信息对接入...
软硬件融合视角:一文看懂高性能网络
原因二,超大规模集群计算,东西向流量激增。数据中心复杂计算场景,系统持续解构,东西向流量激增,网络带宽要求迅速的从10G、25G升级到100G,甚至200G。原因三,短距离传输,系统堆栈延迟凸显。相比城域网或者全球互联网络,数据中心网络传输距离很短,服务器系统堆栈的延迟凸显。
网络架构如何支持超万卡的大规模 AI 训练?
如果我们观察CPU系统和网络系统的组成,可以发现几个特点:CPU系统通常是单张网卡的,从CPU通过PCIe到网卡出口,内部没有特殊的网络互联。CPU系统的单机带宽最大到200G就已经足够,因为它们主要服务于APP/Web类型的应用,这些应用需要进行互联网访问和数据中心内机器的协同工作,处理各种流量。
“算力×联接” 新华三网络让AI算力更普惠
智算数据中心内训练的模型参数非常大,大模型下面的流量模型差异较大,过去,不同业务之间的流量是10G、20G的差别,现在的均衡差别可能是数百G,这就导致了按流负载会出现大面积不均衡的情况,产生拥塞和丢包,影响整个模型的效率,消耗过多的网络带宽和训练时间。如果是按包负载,虽然能做到包数量的均衡,但在网络末端有...