شبكات 800G للذكاء الاصطناعي: التخطيط لبنية GPU من الجيل القادم
تهيمن شبكات 800G على شحنات مبدلات مجموعات الذكاء الاصطناعي في عام 2025. تضاعفت إيرادات NVIDIA من الشبكات لتصل إلى 7.3 مليار دولار. التخطيط للانتقال من 400G إلى 800G وما بعدها.
المدونة
رؤى حول بنية GPU التحتية، وAI، ومراكز البيانات.
نقل مراكز البيانات دون توقف: الدليل الشامل لمجموعات وحدات معالجة الرسومات
نقل وحدات معالجة الرسومات المبردة بالسوائل يضيف تعقيداً—تصريف سائل التبريد، فصل المشعبات، اختبار التسرب في الموقع الجديد. استعادة التدريب المبنية على نقاط الحفظ تتحسن مع أطر التدريب المرنة...
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لتوليد الفيديو: البناء لنماذج بحجم Sora
توليد فيديو واحد مدته 10 ثوانٍ يستهلك موارد GPU تعادل آلاف استعلامات ChatGPT—تكلفة الحوسبة الفعلية 0.50-2.00 دولار. Open-Sora 2.0 يُظهر قدرات عالمية المستوى بتكلفة 200 ألف دولار مقابل Movie...
دليل تخطيط البنية التحتية لـ CXL 4.0: تجميع الذاكرة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
دليل شامل لنشر CXL 4.0 يغطي المنافذ المجمعة، وتجميع الذاكرة متعدد الأرفف، وتفريغ ذاكرة KV cache، ومنظومة الموردين، والجدول الزمني للتخطيط في 2026-2027.
محاسبة الكربون لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي: قياس انبعاثات وحدات معالجة الرسومات والإبلاغ عنها
نشرت NVIDIA البصمة الكربونية للمنتج H100 بمقدار 1,312 كجم من مكافئ ثاني أكسيد الكربون لكل لوحة قاعدية مكونة من 8 بطاقات (164 كجم/بطاقة). دراسة جامعة كورنيل تتوقع 24-44 مليون طن متري من انبعاثات ثاني أ...
البنية التحتية للتعلم الموحد: الذكاء الاصطناعي المؤسسي مع الحفاظ على الخصوصية
سوق التعلم الموحد يصل إلى 0.1 مليار دولار في 2025، مع توقعات ببلوغ 1.6 مليار دولار بحلول 2035 (معدل نمو سنوي مركب 27%). المؤسسات الكبيرة تستحوذ على 63.7% من حصة السوق للتعاون عبر الأقسام. 5.2% فقط من ...
بنية تحتية لإدارة إصدارات النماذج: إدارة مخرجات تعلم الآلة على نطاق واسع
MLflow 3.0 يوسع السجل ليشمل الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي—ربط النماذج بإصدارات الكود والتعليمات وعمليات التقييم وبيانات النشر الوصفية. إدارة إصدارات النماذج لم تعد تتتبع الأوزان فح...
InfiniBand مقابل Ethernet لمجموعات GPU: دليل قرار بنية الشبكات 800G
يوفر InfiniBand أداءً أفضل بنسبة 15% لكنه يكلف 2.3 ضعف تكلفة Ethernet. تعرف على كيفية اختيار Meta وOpenAI وGoogle لبنيات شبكاتهم بقيمة 50 مليون دولار.
مراقبة مجموعات وحدات معالجة الرسومات: تحليلات الأداء في الوقت الفعلي والصيانة التنبؤية
يضيف NVIDIA DCGM 3.3+ دعم وحدات Blackwell GPU ومراقبة MIG المحسّنة. تدمج منصات AIOps (مثل Datadog وDynatrace وNew Relic) مقاييس GPU الأصلية. توفر Run:ai وDetermined AI تحسين استخدام GPU مع الجدولة الم...
منافسة معالجات AMD MI350 الرسومية: تحدي NVIDIA في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي للمؤسسات
يوفر AMD MI350 ذاكرة HBM3e بسعة 288 جيجابايت وعرض نطاق 8 تيرابايت/ثانية. OpenAI تستحوذ على 10% من الأسهم مقابل 6 جيجاوات من معالجات GPU. كيف تتحدى AMD حصة NVIDIA السوقية البالغة 80-95% في سوق الذكاء ا...
تأمين مستقبل مراكز البيانات: الاستعداد لخزانات الذكاء الاصطناعي بقدرة 2+ ميغاواط والتكامل الكمي
GB200 NVL72 بقدرة 120 كيلوواط/خزانة متاح الآن للشحن—رقم 2.4 ميغاواط كان طموحاً للتكوينات المستقبلية. Vera Rubin NVL144 يستهدف 600 كيلوواط لكل خزانة بحلول 2026. التبريد السائل (المباشر إلى الشريحة يستح...
حزمة مراقبة الأداء للذكاء الاصطناعي: Prometheus وGrafana ومقاييس GPU المخصصة
أصبح NVIDIA DCGM-exporter المعيار القياسي لمقاييس GPU في Prometheus. تضيف Grafana قوالب لوحات معلومات مخصصة للذكاء الاصطناعي. مواصفات مقاييس GPU في OpenTelemetry تنضج. VictoriaMetrics وMimir تتوسع بشك...