As arquitecturas de Inteligência Artificial (AI) e Aprendizagem Automática ( ML) significam uma mudança transformadora na implementação de ambientes de computação de elevado desempenho. A criação de clusters de AI e ML implica o estabelecimento de uma infraestrutura de rede específica que gira em torno de ligações de baixa latência e elevada largura de banda. Isto não só garante um desempenho de rede optimizado, como também simplifica os prazos de implementação.
No centro desta transformação arquitetónica está o impacto significativo das capacidades de processamento paralelo, que actuam como a força motriz por detrás das tarefas de aprendizagem fundamentais para a proposta de valor da AI. Nomeadamente, os clusters de AI estão a fazer uma transição do hardware tradicional baseado em CPU para nós baseados em GPU. Esta mudança não só marca uma alteração nos paradigmas de computação, como também representa um desafio substancial para as arquitecturas de data center estabelecidas, questionando os atuais paradigmas de design de rede.
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