深度分析
AWS基礎模型訓練與推論架構：加速器、HBM、NVLink 與 EFA 的實務要點
背景：基礎模型訓練已從單一放大曲線演進為預訓練、訓後微調與推論多線並行。本文聚焦AWS以加速器、HBM大容量、NVLink/NVSwitch內網、EFA跨節點低延遲網路及分層儲存，並以Slurm與Kubernetes等資源編排及可觀測性工具協同，說明系統瓶頸與擴展取捨。
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背景：基礎模型訓練已從單一放大曲線演進為預訓練、訓後微調與推論多線並行。本文聚焦AWS以加速器、HBM大容量、NVLink/NVSwitch內網、EFA跨節點低延遲網路及分層儲存，並以Slurm與Kubernetes等資源編排及可觀測性工具協同，說明系統瓶頸與擴展取捨。
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Microsoft AI 執行長 Mustafa Suleyman 指出，AI 發展正處於指數級增長階段，算力規模在過去十餘年增長了兆倍。透過晶片效能、HBM 記憶體與超大規模集群的協同，AI 將從聊天機器人進化為能獨立執行複雜任務的類人代理人，開啟認知豐饒的新時代。