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行业背景

Industry background

早期的计算设备如个人计算机和小型服务器，其算力有限，很难在合理的时间范围内提供足够的计算能力，从而限制了人工智能相关技术的发展速度。同时，传统数据中心的网络架构无法满足人工智能模型训练过程中大量数据频繁交互的需求，导致数据传输延迟高，影响计算效率。

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技术手段

Technology

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硬件基础设施

硬件基础设施是数据中心的核心部分，支撑着数据中心的运算和数据处理能力，有着提供强大的计算能力、数据存储与管理、保障网络通信效率、确保系统的稳定性和安全性的重要作用。

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软件系统

软件系统如同数据中心的“智能大脑”，能够对数据中心的计算资源进行高效的分配，可以实时监控系统性能和资源使用情况，帮助管理员快速发现和解决问题

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网络和通信

网络和通信是数据中心的“血液循环系统”和“神经网络”，提供了数据的高效传输、资源的协调与管理、远程通信与协作、网络虚拟化和安全的重要作用

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