超越GPU
探索用于扩展人工智能的全栈解决方案——从微芯片到集群。
- 加速您的AI代币之路
利用仿真和数字孪生技术，大幅提升人工智能数据中心的性能。
- 实现大规模可靠性
防止小问题演变成重大基础设施风险。
- 探索优化的新方法
在性能提升与功耗、成本和复杂性之间取得平衡。
高管洞见：探索人工智能基础设施的最新趋势
人工智能基础设施正迈入一个规模、复杂性和机遇并存的新时代——从进阶 和高速互连技术，到针对人工智能优化的网络、供电系统和数据中心架构。在本场主题演讲中，Ram 和 Brig 将探讨正在塑造人工智能数据中心发展的最新高管级趋势，并重点阐述领导者应如何调整基础设施战略，以迎接下一波性能、效率和创新浪潮。
微小的信号，巨大的影响：重新思考大规模可靠性
随着人工智能基础设施规模的扩大，微小的信号完整性问题可能会对芯片、电路板、互连以及整个数据中心系统产生巨大影响。在本场演讲中，我们将探讨为何大规模部署的可靠性取决于对最微小的电气和光学行为的理解，以及工程团队如何重新思考验证方法，从而降低风险、提升性能，并构建更具韧性的人工智能基础设施。
带宽与现实的交汇点：优化功耗、性能与价格
随着人工智能数据中心不断向更高带宽和更大规模迈进，基础设施领域的领导者必须在性能提升与功耗、成本、散热以及部署复杂性等现实限制之间寻求平衡。在本场演讲中，我们将探讨工程团队如何优化功耗、性能和价格之间的权衡——将带宽目标转化为可靠、高效的人工智能基础设施。
推理、数字孪生以及通往AI代币的最快路径
随着人工智能从模型训练转向实际推理，竞争的重心正转向在日益复杂的数据中心环境中实现更快、更高效的令牌交付。在本场演讲中，我们将探讨工作负载仿真、数字孪生以及基于基础设施的验证如何帮助团队加快部署速度、降低风险，并找到从人工智能基础设施投资到生产就绪令牌的最快路径。
从芯片片到集群：扩展人工智能基础设施的前沿策略
随着人工智能基础设施从进阶 扩展到完整的数据中心集群，行业领袖必须重新思考如何将计算、互连、网络和验证整合为一个统一的系统。在本场专题讨论中，行业领袖将探讨扩展人工智能基础设施的前沿策略——重点阐述企业如何提升性能、降低部署风险，并为下一代人工智能工作负载做好准备。
人工智能未来将走向何方？对未来的大胆预测
人工智能基础设施正迅速从当前的扩展挑战中脱身，迈向一个由新架构、新经济模式以及边缘、数据中心及更广泛领域中新型智能所定义的未来。在本次大会的闭幕主题演讲中，我们将探讨关于人工智能未来发展方向的大胆预测——以及领导者们在为下一波创新浪潮做准备时，现在应考虑哪些问题。
