随着人工智能（AI）和机器学习（ML）在各行各业的快速发展，对高性能计算（HPC）的需求也不断增长。 InfiniBand 是一种低延迟、高带宽的互连技术，正在成为加速 AI 和 ML 工作负载的领先选择。
InfiniBand 的优势
InfiniBand 具有以下主要优势，使其成为 AI 和 ML 应用程序的理想选择：
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低延迟：
InfiniBand 提供非常低的延迟，通常低于微秒级。这对于需要即时响应的 AI 和 ML 应用程序至关重要。 -
高带宽：
InfiniBand 支持超高速率，高达 200 Gb/s。这允许快速传输大量数据，对于大型 AI 和 ML 模型训练和推理至关重要。 -
可扩展性：
InfiniBand 是一种可扩展的技术，允许构建大型、分布式系统。这对于需要处理海量数据集的 AI 和 ML 应用程序非常重要。 -
可靠性：
InfiniBand 是一种高度可靠的技术，可确保应用程序的高可用性。这对于需要持续运行的 AI 和 ML 应用程序非常重要。
InfiniBand 在 AI 和 ML 中的应用
InfiniBand 正在用于各种 AI 和 ML 应用程序，包括：
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深度学习训练：
InfiniBand 的低延迟和高带宽使其成为深度学习训练的理想选择。它可以加速数据集的传输和处理，从而缩短训练时间。 -
深度学习推理：
InfiniBand 的低延迟对于深度学习推理至关重要，其中需要对数据进行快速预测。它可以确保模型快速准确地做出实时预测。 -
自然语言处理：
InfiniBand 支持对大型自然语言数据集的高速处理。这对于训练和部署自然语言处理模型非常重要，例如聊天机器人和机器翻译。 -
机器视觉：
InfiniBand 的高带宽和低延迟使其成为机器视觉应用程序的理想选择。它可以快速传输和处理图像和视频数据，以实现实时对象检测和识别。
案例研究
以下是一些展示 InfiniBand 在 AI 和 ML 中成功应用的案例研究：
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谷歌：
谷歌使用 InfiniBand 构建了世界上最大的 AI 训练集群，该集群用于训练大规模语言模型，例如 GPT-3。 -
Facebook：
Facebook 使用 InfiniBand 来加速其机器学习研究，包括图像和视频分析。 -
亚马逊：
亚马逊使用 InfiniBand 来支持其云人工智能和机器学习服务，包括 Amazon SageMaker。
结论
InfiniBand 是一种革命性的互连技术，正在加速 AI 和 ML 领域的创新。其低延迟、高带宽、可扩展性和可靠性使它成为各种 AI 和 ML 应用程序的理想选择。随着 AI 和 ML 继续发展，InfiniBand 在该领域的突出作用只会越来越重要。
