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AI訓練：從算力到網絡的系統(tǒng)工程優(yōu)化——是德科技KAI解決方案的應對之道
AI訓練不僅是“算力游戲”，更是“網絡與系統(tǒng)工程”。在資源最密集的LLM訓練中，僅靠算力是不夠的——網絡可靠性和系統(tǒng)組件的穩(wěn)定性同樣至關重要，必須在系統(tǒng)級別優(yōu)化網絡吞吐、延遲及通信協(xié)議，否則大量算力浪費在重試或錯誤恢復上。網絡性能和組件協(xié)同工作是AI集群效率的關鍵，任何單一環(huán)節(jié)的不足都可能顯著影響整體系統(tǒng)表現，凸顯了系統(tǒng)級驗證和優(yōu)化需求的重要性。
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真實還原故障現場：網分儀的故障判斷
網絡分析是指設計制造人員和制造廠家對較復雜系統(tǒng)中所用元件和電路的電氣性能進行測量的過程。當這些系統(tǒng)傳送具有信息內容的信號時，我們最關心的是如何以最高效率和最小失真使信號從一處傳遞到另一處。矢量網絡分析是通過測量元件對頻率掃描和功率掃描測試信號的幅度與相位的影響，來精確表征元件特性的一種方法。
