超越 GPU：從微晶片到叢集
超越 GPU
探索用於擴展人工智慧的全堆疊解決方案——從微晶片到叢集。
- 加速您邁向 AI 代幣之路
透過仿真與數位孿生，為 AI 資料中心注入強大動能。
- 實現大規模可靠性
防止小問題演變成重大基礎設施風險。
- 尋找優化的新方法
在效能提升與功耗、成本及複雜度之間取得平衡。
高階主管洞見：探討人工智慧基礎設施的最新趨勢
人工智慧基礎設施正邁入一個兼具規模、複雜性與機遇的新時代——從先進的矽晶片與高速互連技術，到針對人工智慧進行優化的網路、供電系統及資料中心架構。在這場主題演講中，Ram 與 Brig 將探討正在塑造人工智慧資料中心發展的高階管理層趨勢，並闡述領導者應如何調整基礎設施策略，以迎接下一波在效能、效率與創新方面的浪潮。
最微小的訊號，最大的影響：重新思考大規模可靠性
隨著 AI 基礎設施規模不斷擴大，微小的訊號完整性問題可能會對晶片、電路板、互連結構乃至整個資料中心系統造成超乎預期的影響。在本場演講中，我們將探討為何大規模運作的可靠性取決於對最微小的電氣與光學行為的理解——以及工程團隊如何重新思考驗證方法，以降低風險、提升效能，並建構更具韌性的 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 資料中心朝著更高頻寬與更大規模發展，基礎設施領導者必須在性能提升與實際的電力、成本、散熱及部署複雜度等限制之間取得平衡。在本場演講中，我們將探討工程團隊如何優化電力、性能與價格之間的權衡——將對頻寬的追求轉化為可靠且高效的 AI 基礎設施。
推論、數位孿生，以及通往 AI 代幣的最快途徑
隨著人工智慧從模型訓練邁向實際環境的推論階段，競爭焦點正轉向如何在日益複雜的資料中心環境中，以更快速、更高效的方式交付代幣。在本場演講中，我們將探討工作負載模擬、數位孿生以及具備基礎架構感知能力的驗證機制，如何協助團隊加速部署、降低風險，並從人工智慧基礎架構投資中找到通往生產就緒代幣的最快途徑。
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 基礎設施從先進的微晶片擴展至完整的数据中心叢集，領導者必須重新思考運算、互連、網路及驗證如何整合為一個整體系統。在這場專題討論中，業界領袖將探討擴展 AI 基礎設施的前瞻策略——重點闡述企業如何提升效能、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
人工智慧基礎設施正迅速從當前的擴展挑戰，邁向一個由新架構、新經濟模式以及邊緣、資料中心乃至更廣泛領域中嶄新智慧形式所定義的未來。在本次閉幕主題演講中，我們將探討關於人工智慧未來發展方向的大膽預測——以及領導者在為下一波創新浪潮做準備時，現階段應考量哪些要點。
