高效掌握AI大模型硬件架构的秘籍，免费资源等你来拿

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解决核心难题
随着人工智能技术的发展，构建和优化大规模机器学习模型的需求日益增长。如果您希望在这一领域有所突破，但又苦于找不到系统的硬件架构学习资源，那么本份资料将能够帮助您快速掌握相关的专业知识和技术细节。

资源亮点概述
- 独家课程资料包
这份内容涵盖了AI大模型构建和优化的核心理论与实践知识。包括但不限于基础硬件的选择、配置，以及如何通过合理的架构设计提升算法的执行效率。
- 无广告干扰资源
网盘中的所有文件均未加密并可以随时下载查阅，使用起来非常方便。

适用人群
无论是机器学习初学者还是想要在职业上更进一步的技术专家，这份资料都是一个理想的起点。特别是对那些希望深入了解AI大模型硬件架构的朋友尤为有帮助。

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资源文件列表：
运维工程师借助 GPU 服务器与集群管理知识提升运维效率；
网络工程师利用网络设计等内容优化网络；
你将会学到：
课程简介：
人群专属课程：运维工程师、网络工程师、开发工程师
9 GPU初登场-英伟达H100基本架构与CPU通信方式.mp4
10 GPU多组用户实现-从Ampere到Hopper.mp4
11 GPU服务器设计与实现总结.mp4
12 GPU集群的网络设计与实现-三张网与两套方案.mp4
13 GPU集群的网络设计与实现-总结.mp4
14 GPU集群的专线与互联网访问.mp4
15 GPU内部架构以及运作原理总结.mp4
16 GPU与用户内存通信.mp4
17 K8s容器独占模式.mp4
18 KVMPCI-e直通模式.mp4
19 KVM直通模式-租户独占GPU全过程.mp4
20 NVLink-Switch多个A100如何连接.mp4
21 PCIE-Switch在DGX中的应用.mp4
22 RDMA实现方式-4种协议.mp4
23 SM流式多处理器内部架构-从指令缓存到运算单元.mp4
24 传统AI服务器-Apollo6500架构解析.mp4
25 分布式训练IO体系-MagnumIO概要和组成.mp4
26 分布式训练IO体系-总结.mp4
27 管理GPU集群-BMC与IPMI的实现.mp4
28 跨服务器的GPU互通-GPU Direct RDMA.mp4
29 英伟达DGX服务器架构设计与分析.mp4
30 英伟达H100-GPU核心详解-计算控制与缓存.mp4
31 英伟达H100缓存机制梳理-指令缓存与数据缓存.mp4
32 英伟达H100提升计算效率-TMA原理解析.mp4
02-大模型硬件架构.pptx

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