Selezionando un paese vedi i corsi disponibili nella tua regione.
⏱ 2 h 42 min📚 27 lezioni
Accelerazione dei Carichi di Lavoro AI con il Controllo della Congestione DOCA
Scopri come ottimizzare le prestazioni di rete RDMA e creare algoritmi di controllo della congestione personalizzati utilizzando il DOCA PCC SDK per potenziare i carichi di lavoro AI.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
I moderni carichi di lavoro AI richiedono un throughput di dati massiccio e una latenza ultra-bassa, rendendo essenziale una gestione efficiente del traffico di rete. Quando si verifica la congestione della rete, le attività di training e inferenza dell'AI rallentano in modo significativo. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali di Remote Direct Memory Access (RDMA) e ti insegna come prevenire programmaticamente i colli di bottiglia della rete. Passerai dalla comprensione della gestione di base del traffico alla scrittura di algoritmi di controllo della congestione personalizzati che mantengono la tua infrastruttura in esecuzione al massimo delle prestazioni.
Cosa imparerai:
- Comprendere i principi fondamentali di RDMA, RoCE e congestione di rete nel calcolo ad alte prestazioni.
- Esplorare l'architettura di DOCA e come si interfaccia con l'hardware di rete.
- Configurare il DOCA PCC (Programmable Congestion Control) SDK per lo sviluppo di algoritmi personalizzati.
- Progettare e implementare algoritmi proattivi di controllo della congestione per ottimizzare il flusso di dati.
- Analizzare i dati di telemetria di rete per identificare e mitigare i colli di bottiglia in tempo reale.
- Applicare le migliori pratiche moderne per testare e convalidare gli algoritmi di rete sotto carichi di lavoro AI simulati.
Questo corso inizia con una completa introduzione alla terminologia di rete ad alta velocità, ai concetti di offload hardware e ai fondamenti della congestione. Da lì, progredirai attraverso guide scritte passo passo che ti mostrano come scrivere, compilare e distribuire i tuoi algoritmi personalizzati direttamente sulla scheda di interfaccia di rete.
Questo corso è progettato per ingegneri di rete, amministratori di sistema e sviluppatori di infrastrutture che sono nuovi a DOCA e desiderano ottimizzare gli ambienti di calcolo ad alte prestazioni. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con la programmazione hardware, sebbene una conoscenza di base della programmazione in C e dei concetti di networking sia utile.
Inizia a leggere oggi per sbloccare il pieno potenziale del tuo fabric di rete ad alte prestazioni.
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 42 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Accelerazione dei Carichi di Lavoro AI con il Controllo della Congestione DOCA
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Accelerazione dei Carichi di Lavoro AI con il Controllo della Congestione DOCA
Pagina 2 di 2
Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato