การบรรลุ PUE 1.09 ในศูนย์ข้อมูล AI: กลยุทธ์ประสิทธิภาพระดับ Google
Google บรรลุ PUE 1.09 โดยใช้พลังงานส่วนเกินเพียง 9% สถานที่ส่วนใหญ่สูญเสียพลังงาน 67% ที่ PUE 1.67 ประหยัดได้ 3.4 ล้านดอลลาร์ต่อปีด้วยกลยุทธ์ประสิทธิภาพที่พิสูจน์แล้ว
บล็อก
ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน GPU, AI และศูนย์ข้อมูล
การระบายความร้อนด้วยของเหลวเทียบกับการระบายความร้อนด้วยอากาศสำหรับศูนย์ข้อมูล AI: การวิเคราะห์ปี 2025
การระบายความร้อนด้วยอากาศล้มเหลวที่ 41.3kW ในขณะที่การระบายความร้อนด้วยของเหลวรองรับได้มากกว่า 200kW ต่อตู้แร็ค เปรียบเทียบต้นทุนการปรับปรุง 2-3 ล้านดอลลาร์ต่อ MW กับการประหยัดพลังงาน 40% สำหรับโครงสร...
การทดสอบประสิทธิภาพ GPU Cluster: คู่มือการทดสอบ MLPerf และการตรวจสอบประสิทธิภาพ
MLPerf Training 4.0 และ Inference 4.0 benchmarks เปิดตัวพร้อมผลลัพธ์ของ Blackwell มีการเพิ่ม GPT-4 scale benchmarks Llama 2/3 กำลังกลายเป็นมาตรฐาน LLM benchmark ควบคู่กับ BERT ขณะนี้รวม FP8 training b...
เครือข่ายออปติคัลสำหรับ AI: 400ZR และ Coherent Optics สำหรับการเชื่อมต่อ GPU
ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ 8,960 ชิปของ Google ใช้สวิตช์ออปติคัลที่ส่งข้อมูลได้ 4Pb/s ด้วยการสลับ 10ns ติดตั้ง 400ZR และ silicon photonics เพื่อประสิทธิภาพพลังงานที่ดีขึ้น 7 เท่า
สัญญาซื้อขายไฟฟ้า (PPAs) สำหรับศูนย์ข้อมูล AI: กลยุทธ์พลังงานหมุนเวียน
พันธสัญญาด้านพลังงานหมุนเวียนเพิ่มสูงขึ้นควบคู่กับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่มุ่งมั่นลงทุนกว่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์ในพันธมิตรด้านนิวเคลียร์ (Amazon 500 ล้านดอลลาร์ให้ X-energy; ...
การติดตั้ง GPU บนพื้นโรงงาน: การปฏิวัติโครงสร้างพื้นฐาน AI ของอุตสาหกรรมการผลิต
Jensen Huang: "ในยุค AI ผู้ผลิตทุกรายต้องมีโรงงานสองแห่ง: หนึ่งสำหรับผลิตสิ่งของ อีกหนึ่งสำหรับสร้างปัญญา" Samsung กำลังติดตั้ง GPU มากกว่า 50,000 ตัวสำหรับโรงงาน AI เซมิคอนดักเตอร์ การลงทุน 1.2 ล้านล...
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการติดตั้ง GPU: การจัดการ GPU มากกว่า 10,000 ตัวในระดับองค์กร
คลัสเตอร์ GPU 10,000 ตัวกลายเป็นเรื่องปกติแล้ว—ไฮเปอร์สเกลเลอร์ดำเนินงานด้วย GPU มากกว่า 100,000 ตัว การระบายความร้อนด้วยของเหลวเป็นสิ่งจำเป็นในระดับใหญ่ ซึ่งเพิ่มความซับซ้อนในการติดตั้ง NVIDIA Base C...
โครงสร้างพื้นฐาน MLOps: CI/CD Pipelines สำหรับการฝึกและ Deploy โมเดล
LLMOps กำลังเติบโตเป็นสาขาเฉพาะทางพร้อมเครื่องมือพิเศษสำหรับการจัดการ foundation model การจัดการเวอร์ชัน prompt และ evaluation frameworks (Promptfoo, LangSmith) กลายเป็นมาตรฐาน Fine-tuning pipelines.....
การรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐาน AI: สถาปัตยกรรม Zero-Trust สำหรับการติดตั้ง GPU
การขโมยโมเดล AI และการรั่วไหลของข้อมูลฝึกสอนกลายเป็นข้อกังวลด้านความปลอดภัยอันดับต้นๆ—ทรัพย์สินทางปัญญา AI มูลค่ากว่า 50,000 ล้านดอลลาร์ตกอยู่ในความเสี่ยงทั่วโลก NVIDIA Confidential Computing บน H100/...
Claude Code CLI: คู่มืออ้างอิงทางเทคนิคฉบับสมบูรณ์
คู่มือ Claude Code CLI ฉบับสมบูรณ์: การติดตั้ง, การกำหนดค่า, subagents, การผสานรวม MCP, hooks, skills, การทำงานระยะไกล, การผสานรวม IDE และรูปแบบการใช้งานระดับองค์กร
การปรับแต่งประสิทธิภาพ GPU: การเพิ่ม Throughput สูงสุดสำหรับการฝึกและ Inference ของ LLM
การฝึก FP8 พร้อมใช้งานจริงแล้วบน H100/H200 และ Blackwell ให้ throughput 2 เท่าเมื่อเทียบกับ FP16 โดยมีความแม่นยำเทียบเท่ากัน Flash Attention 3 ที่ปรับแต่งสำหรับสถาปัตยกรรม Hopper ให้ความเร็วเพิ่มขึ้น ...
แพลตฟอร์ม NVIDIA Vera Rubin: ประสิทธิภาพ 8 เอกซาฟลอปส์และความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน
Vera Rubin (2026) ให้ประสิทธิภาพ 8 EXAFLOPS—เทียบเท่าประสิทธิภาพรวมของรายชื่อ TOP500 ทั้งหมด ทรานซิสเตอร์ประมาณ 500 พันล้านตัวบน TSMC N2, HBM4 แบนด์วิดท์ 13TB/s, NVLink 6 แบบสองทิศทาง 5TB/s กำลังไฟ 60...