互连网络在 AI、HPC、和推荐系统等工作负载中至关重要，不仅承担着海量数据的高速传输任务，还将直接决定整体系统的计算效率和扩展能力。

随着模型规模的不断扩大和计算密度的提升，多个计算节点之间需要更低延迟、更高带宽的通信，以支撑分布式训练、并行计算和大规模数据交换需求。一个高效的互连网络能够有效减少通信瓶颈，提升计算资源利用率，从而加快任务完成速度。

NVIDIA 的 InfiniBand 网络作为一种先进的高速互连技术，提供了低延迟、高带宽、可扩展性强的通信方式，特别适用于需要大量数据传输和并行处理的应用场景。InfiniBand 网络不仅支持高效的点对点通信，还具备强大的卸载能力，能够显著降低 CPU 开销，提升整体系统性能，是 AI、云计算、HPC，以及大规模存储等解决方案中不可或缺的一部分。

7月8日14点，智猩猩开讲邀请启帆开设的「NVIDIA Networking 公开课 InfiniBand 专场」将开启。紫光晓通科技有限公司 AI 高级工程师陈少华受邀主讲，主题为《NVIDIA Quantum InfiniBand 平台构建最高效的 AI、HPC、推荐系统和工作负载网络》。

本次公开课，陈老师首先会介绍 InfiniBand 网络的多项核心技术特性，包括远程直接内存访问（RDMA）、动态路由（Adaptive Routing）、网络自愈技术（SHIELD）功能。之后，陈老师将详细对比 NVIDIA Quantum InfiniBand 产品线，涵盖从 ConnectX 网卡、BlueField DPU 到 Quantum 交换机等不同类别产品的性能差异与适用场景。最后，陈老师还将通过实际应用案例，展示典型的 InfiniBand 网络常用的拓扑结构，帮助大家理解其在构建超大规模数据中心中的重要作用。