บล็อก

การทำให้โครงสร้างพื้นฐานเป็นอัตโนมัติด้วย AI: การใช้ LLM เพื่อสร้างสคริปต์ IaC

การสร้าง GPU Rack 100kW+: สถาปัตยกรรมการจ่ายไฟและระบบระบายความร้อน

Rack ขนาด 100kW เพียงตู้เดียวใช้ไฟฟ้าเทียบเท่าบ้าน 80 หลัง และสร้างความร้อนเท่ากับเตาเผา 30 เครื่อง ข้อกำหนดทางวิศวกรรมสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน GPU ความหนาแน่นสูงสุด

การควบคุมการส่งออก AI: การนำทางข้อจำกัดด้านชิปทั่วโลก

AI ทางกายภาพของ NVIDIA ที่ NeurIPS: Alpamayo-R1 และระบบนิเวศ Cosmos

NVIDIA เปิดตัว Alpamayo-R1 ซึ่งเป็น VLA แบบ open reasoning ตัวแรกสำหรับการขับขี่อัตโนมัติ แพลตฟอร์ม Cosmos ขยายด้วย LidarGen, ProtoMotions3 Figure AI, 1X กำลังนำไปใช้

FERC อนุญาตให้ดาต้าเซ็นเตอร์เชื่อมต่อโดยตรงกับโรงไฟฟ้า

หน่วยงานกำกับดูแลของรัฐบาลกลางเปิดทางให้สิ่งอำนวยความสะดวก AI หลีกเลี่ยงกริดและเชื่อมต่อโดยตรงกับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์และก๊าซ นี่คือสิ่งที่เปลี่ยนแปลง

สายเคเบิลและระบบเชื่อมต่อ: การเลือก DAC, AOC, AEC และไฟเบอร์สำหรับศูนย์ข้อมูล AI ระดับ 800G

โครงสร้างพื้นฐาน Groq LPU: การประมวลผล AI แบบ Inference ที่มีความหน่วงต่ำมาก

กระแสต่อต้านศูนย์ข้อมูล: ค่าไฟ $255/เดือน ตัดสินการเลือกตั้ง

การเลือกตั้งเวอร์จิเนียและนิวเจอร์ซีย์ถูกตัดสินโดยค่าไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูล ราคาความจุ PJM เพิ่มขึ้น 500% Dominion คาดการณ์ว่าค่าไฟที่อยู่อาศัยจะเพิ่มขึ้น $255/เดือน ภายในปี 2035

ความต้องการพลังงานศูนย์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นสามเท่าภายในปี 2035: BloombergNEF คาดการณ์อนาคต 106 GW

ความต้องการไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลคาดว่าจะถึง 106 GW ภายในปี 2035 เพิ่มขึ้นจาก 40 GW ในปัจจุบัน การวิเคราะห์ผลกระทบต่อโครงข่ายไฟฟ้า แหล่งพลังงาน และโอกาสการลงทุน

การรวมกลุ่มและแชร์หน่วยความจำ GPU: เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานสูงสุดในคลัสเตอร์แบบหลายผู้เช่า

เปลี่ยนทรัพยากร GPU ราคาแพงให้เป็นพูลทรัพยากรที่ยืดหยุ่น รองรับหลายเวิร์กโหลดพร้อมประหยัดต้นทุนได้ถึง 90%