超越 GPU
探索擴展 AI 的全堆疊解決方案 — 從小晶片到叢集。
- 加速您的 AI 權杖之路
運用模擬和數位分身，為 AI 資料中心注入強大動力。
- 實現大規模可靠性
避免微小訊號問題演變成重大的基礎設施風險。
- 探索新的最佳化方法
在效能提升與功耗、成本和複雜度之間取得平衡。
我們上次 AI 資料中心高峰會的精華回顧
業界領袖、技術專家和決策者齊聚一堂，共同探討 AI 基礎設施趨勢、交流想法，並建立寶貴的人脈。
高階主管洞見：探討人工智慧基礎設施的最新趨勢
AI 基礎設施正邁入規模、複雜度和機會的新時代 — 從先進的矽晶片和高速互連，到 AI 優化網路、電源系統和資料中心架構。在此主題演講中，Ram 和 Brig 將探討形塑 AI 資料中心的最新高階主管級趨勢，並強調領導者如何為下一波的效能、效率和創新浪潮，做好基礎設施策略的準備。
最微小的訊號，最大的影響：重新思考大規模可靠性
隨著 AI 基礎設施的擴展，微小的訊號完整性問題可能對晶片、電路板、互連和整個資料中心系統產生巨大影響。在本次演講中，我們將探討為何大規模可靠性取決於對最微小電氣和光學行為的理解 — 以及工程團隊如何重新思考驗證，以降低風險、提升效能並建構更具彈性的 AI 基礎設施。
頻寬與現實的交匯點：優化功耗、效能與價格
隨著 AI 資料中心朝向更高頻寬和更大規模發展，基礎設施領導者必須在效能提升與功耗、成本、散熱和部署複雜度等實際限制之間取得平衡。在本次演講中，我們將探討工程團隊如何優化功耗、效能和價格之間的權衡 — 將頻寬的雄心轉化為可靠、高效的 AI 基礎設施。
推論、數位孿生，以及通往 AI 代幣的最快途徑
隨著 AI 從模型訓練轉向實際推論，競爭正轉向在日益複雜的資料中心環境中，實現更快、更高效的權杖交付。在本次演講中，我們將探討工作負載模擬、數位分身和基礎設施感知驗證如何協助團隊加速部署、降低風險，並找到從 AI 基礎設施投資到生產就緒權杖的最快路徑。
從微晶片到叢集：擴展人工智慧基礎設施的前沿策略
隨著 AI 基礎設施從小晶片擴展到完整的資料中心叢集，領導者必須重新思考運算、互連、網路和驗證如何整合為一個系統。在此座談會中，業界領導者將探討擴展 AI 基礎設施的尖端策略 — 強調組織如何提升效能、降低部署風險，並為下一代 AI 工作負載做好準備。
人工智慧的未來將何去何從？對未來的前瞻性預測
AI 基礎設施正迅速從當今的擴展挑戰，邁向一個由新架構、新經濟和邊緣、資料中心及其他領域的新型智慧所定義的未來。在我們的閉幕主題演講中，我們將探討 AI 的下一步走向的大膽預測 — 以及領導者在為下一波創新浪潮做準備時，現在應考慮的事項。
