Jaringan Kinerja Tinggi dengan InfiniBand untuk AI dan HPC

Penelitian ilmiah modern dan model AI membutuhkan daya komputasi yang besar, tetapi jaringan tradisional seringkali menjadi hambatan. Memahami bagaimana teknologi jaringan kinerja tinggi seperti InfiniBand mengatasi tantangan throughput dan latensi ini sangat penting untuk membangun pusat data modern. Kursus tertulis ini memandu Anda melalui konsep inti arsitektur InfiniBand, mulai dari standar lapisan fisik dasar hingga pengelompokan tingkat lanjut untuk beban kerja AI. Anda akan memperoleh pengetahuan dasar yang diperlukan untuk merencanakan, menerapkan, dan memelihara jaringan throughput tinggi yang mendukung inovasi ilmiah dan pembelajaran mesin skala besar. Apa yang akan Anda pelajari: Memahami arsitektur dasar InfiniBand dan perbedaannya dengan jaringan Ethernet tradisional; Menjelajahi Remote Direct Memory Access (RDMA) dan perannya dalam mengurangi latensi dan overhead CPU; Mengonfigurasi partisi, subnet, dan mekanisme routing untuk mengoptimalkan kinerja klaster; Menganalisis bagaimana beban kerja AI modern dan pengelompokan GPU memanfaatkan InfiniBand untuk pelatihan terdistribusi; Membandingkan InfiniBand dengan RDMA over Converged Ethernet (RoCE) untuk membuat keputusan infrastruktur yang tepat; Mempraktikkan pemecahan masalah kemacetan kinerja jaringan umum melalui skenario tertulis dan panduan diagnostik. Anda akan memulai dengan terminologi kunci, topologi jaringan, dan komponen perangkat keras dasar sebelum mendalami manajemen subnet, kualitas layanan, dan praktik observabilitas modern. Materi ini diakhiri dengan pola arsitektur praktis untuk menskalakan klaster komputasi AI dan ilmiah. Kursus ini dirancang untuk administrator sistem, insinyur jaringan, dan profesional IT yang baru mengenal komputasi kinerja tinggi, tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan perangkat keras InfiniBand. Mulailah membaca hari ini untuk menguasai teknologi jaringan di balik superkomputer tercepat di dunia.