ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน GPU, AI และศูนย์ข้อมูล
ญี่ปุ่นทุ่มงบลงทุน AI รวม 135,000 ล้านดอลลาร์จากภาครัฐและเอกชน METI มุ่งมั่นใช้งบ 10 ล้านล้านเยน (65,000 ล้านดอลลาร์) ถึงปี 2030 SoftBank เปิดใช้งาน DGX SuperPOD พร้อม DGX B200 แห่งแรกของโลก (GPU มากก...
การ inference แบบดั้งเดิมสูญเสียหน่วยความจำ KV cache 60-80% จากการกระจัดกระจาย PagedAttention ของ vLLM ลดการสูญเสียลงเหลือต่ำกว่า 4% ทำให้ throughput เพิ่มขึ้น 2-4 เท่า โมเดล 70B ที่มี context 8K ต้อง...
ศูนย์ข้อมูล AI แบบโมดูลาร์รองรับพลังงานมากกว่า 100kW ต่อแร็คพร้อมระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวแบบบูรณาการ การผสานรวม CDU และท่อร่วมแบบสำเร็จรูปเป็นมาตรฐาน ระยะเวลาการติดตั้งลดลงเหลือ 8-10 เดือนสำหรับโม...
เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ดึงดูดเงินลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI มากกว่า 55,000 ล้านดอลลาร์ (2025) สิงคโปร์มีอัตราว่างของศูนย์ข้อมูลเพียง 1.4%—ต่ำที่สุดในเอเชียแปซิฟิก รัฐยะโฮร์ของมาเลเซียกำลังพัฒนากำลังการผล...
เศรษฐกิจที่ใหญ่ที่สุดของยุโรปกลางสร้างรากฐานโครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อก้าวสู่ความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีในภูมิภาค
ตลาดระบบทำความเย็นด้วยของเหลวมีมูลค่า 5.52 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเติบโตเป็น 15.75 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ระบบ Direct-to-chip ครองส่วนแบ่งตลาด 47% ผู้ผลิตทั้งสามรายกำลังขยายพอร์ตโฟลิโอระบบทำควา...
90% ขององค์กรกำลังนำ AI มาใช้งาน แต่มีเพียง 5% ที่รู้สึกมั่นใจในความพร้อมด้านความปลอดภัย 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีขาดการควบคุมการเข้าถึง AI ที่เหมาะสม NVIDIA เปิดเผยช่องโหว่ด้านความปลอดภัย 7 รายการ...
แคนาดาเปิดตัว Sovereign AI Compute Strategy มูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์—การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ครั้งใหญ่ที่สุดของประเทศ Vector Institute ขยายตัวรองรับนักวิจัยกว่า 1,000 คน; Mila กลายเป็นศูนย์ deep le...
Airbnb ใช้งาน GPU 12,000 ตัวข้าม AWS, Azure และ GCP ลดต้นทุนได้ 47% ด้วยการทำ arbitrage แบบเรียลไทม์ เรียนรู้การจัดการ multi-cloud orchestration เพื่อความจุ GPU ไม่จำกัด
Tesla เลือก Supermicro แทน Dell/HPE สำหรับ GPU 40,000 ตัว หลังจากการทดสอบแสดงว่าใช้พลังงานน้อยลง 32% และประหยัดต้นทุน 20% คู่มือเปรียบเทียบแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ GPU ฉบับสมบูรณ์
สถาปัตยกรรม Data Lakehouse กลายเป็นมาตรฐานหลักด้วย Apache Iceberg, Delta Lake และ Hudi ที่มอบ ACID transactions บน object storage ฐานข้อมูล Vector (Pinecone, Milvus, Weaviate) เชื่อมต่อโดยตรงกับ data ...
Google บรรลุ PUE 1.09 โดยใช้พลังงานส่วนเกินเพียง 9% สถานที่ส่วนใหญ่สูญเสียพลังงาน 67% ที่ PUE 1.67 ประหยัดได้ 3.4 ล้านดอลลาร์ต่อปีด้วยกลยุทธ์ประสิทธิภาพที่พิสูจน์แล้ว
แจ้งรายละเอียดโครงการของคุณ เราจะตอบกลับภายใน 72 ชั่วโมง
ขอบคุณสำหรับคำสอบถาม ทีมงานจะตรวจสอบคำขอและติดต่อกลับภายใน 72 ชั่วโมง