บล็อก

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน GPU, AI และศูนย์ข้อมูล

Best Of: Start with our curated collection of essential guides →
NVIDIA NIM และ Inference Microservices: การ Deploy AI ในระดับองค์กร

NVIDIA NIM และ Inference Microservices: การ Deploy AI ในระดับองค์กร

NIM ให้ throughput สูงกว่า 2.6 เท่าเมื่อเทียบกับการ deploy H100 แบบมาตรฐาน (1,201 เทียบกับ 613 tokens/วินาที บน Llama 3.1 8B) Cloudera รายงานประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 36 เท่า NIM 1.4 (ธันวาคม 2024) ทำความเ...

NVIDIA Blackwell Ultra และ B300: สิ่งที่ GPU รุ่นถัดไปต้องการ

NVIDIA Blackwell Ultra และ B300: สิ่งที่ GPU รุ่นถัดไปต้องการ

B300 ให้ประสิทธิภาพ 15 PFLOPS FP4, หน่วยความจำ HBM3e 288GB (สแตก 12 ชั้น), แบนด์วิดท์ 8TB/s, TDP 1,400W แร็ค GB300 NVL72 บรรลุ 1.1 EXAFLOPS—ระดับ exascale ในโหนดเดียว DGX B200 ให้ประสิทธิภาพการฝึก 3 เ...

CXL Memory Expansion: ทลายกำแพงหน่วยความจำในศูนย์ข้อมูล AI

CXL Memory Expansion: ทลายกำแพงหน่วยความจำในศูนย์ข้อมูล AI

Microsoft เปิดตัว cloud instances ที่ติดตั้ง CXL เป็นครั้งแรกในเดือนพฤศจิกายน 2025 ข้อกำหนด CXL 4.0 เพิ่มแบนด์วิดท์เป็นสองเท่าที่ 128GT/s ตลาด CXL คาดการณ์ไว้ที่ 15,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2028 (DRAM ห...

DeepSeek และ Qwen เปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์โครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างไร

DeepSeek และ Qwen เปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์โครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างไร

DeepSeek R1 ฝึกด้วยงบ 5.6 ล้านดอลลาร์บน GPU H800 จำนวน 2,000 ตัว เทียบกับ 80-100 ล้านดอลลาร์บน GPU H100 จำนวน 16,000 ตัว สำหรับโมเดลตะวันตกที่เทียบเคียงได้ โมเดลโอเพนซอร์สจากจีนเติบโตจาก 1.2% เป็นเกือ...

Google TPU เทียบกับ NVIDIA GPU: กรอบการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานสำหรับปี 2025

Google TPU เทียบกับ NVIDIA GPU: กรอบการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานสำหรับปี 2025

TPU v6e ให้ประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า H100 ถึง 4 เท่าสำหรับงานเฉพาะทาง Anthropic เซ็นสัญญา TPU ครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Google—ชิป Trillium หลายแสนตัว ขยายสู่ 1 ล้านตัวภายในปี...

การปฏิวัติ AI PC: การประมวลผล AI บนอุปกรณ์หมายถึงอะไรสำหรับกลยุทธ์ศูนย์ข้อมูล

การปฏิวัติ AI PC: การประมวลผล AI บนอุปกรณ์หมายถึงอะไรสำหรับกลยุทธ์ศูนย์ข้อมูล

AI PC เข้าถึง 31% ของตลาด PC (77.8 ล้านเครื่อง) ในปี 2025 คาดการณ์ว่าจะถึง 94% ภายในปี 2028 Qualcomm Snapdragon X2 มอบประสิทธิภาพ NPU 80 TOPS เกือบสองเท่าของรุ่นก่อนหน้า Windows 10...

การเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการโมเดล: Quantization, Pruning และ Distillation สำหรับ Inference

การเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการโมเดล: Quantization, Pruning และ Distillation สำหรับ Inference

FP8 inference กลายเป็นมาตรฐานการใช้งานจริงบน H100/H200 โดย INT4 (AWQ, GPTQ, GGUF) ทำให้สามารถรันโมเดล 70B บน GPU สำหรับผู้บริโภคได้ Speculative decoding ให้ throughput เพิ่มขึ้น 2-3 เท่าสำหรับการสร้าง...

กลยุทธ์การคิดค่าเสื่อมราคา GPU: การเพิ่มประสิทธิภาพวงจรชีวิตสินทรัพย์

กลยุทธ์การคิดค่าเสื่อมราคา GPU: การเพิ่มประสิทธิภาพวงจรชีวิตสินทรัพย์

CEO ของ Microsoft: "ผมไม่อยากติดอยู่กับค่าเสื่อมราคา 4-5 ปีสำหรับฮาร์ดแวร์รุ่นเดียว" Hyperscalers ขยายอายุการใช้งานเซิร์ฟเวอร์จาก 3-4 ปีเป็น 6 ปี—ประหยัดค่าเสื่อมราคาประจำปีรวมกัน ~18,000 ล้านดอลลาร์....

การเปลี่ยนผ่านสู่ AI ภาคอุตสาหกรรมของเยอรมนีเผชิญหน้ากับช่องว่างด้านโครงสร้างพื้นฐาน

การเปลี่ยนผ่านสู่ AI ภาคอุตสาหกรรมของเยอรมนีเผชิญหน้ากับช่องว่างด้านโครงสร้างพื้นฐาน

เยอรมนีทุ่มงบประมาณ 5.5 พันล้านยูโรเพื่อบรรลุเป้าหมายผลผลิตทางเศรษฐกิจจาก AI 10% ภายในปี 2030 Google ประกาศลงทุนศูนย์ข้อมูลในเยอรมนี 5.5 พันล้านยูโร Deutsche Telekom/NVIDIA เปิดตัว Industrial AI Cloud...

โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพสำหรับ GPU 1200W: ข้อกำหนดด้านไฟฟ้า ระบบระบายความร้อน และการออกแบบตู้แร็ค

โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพสำหรับ GPU 1200W: ข้อกำหนดด้านไฟฟ้า ระบบระบายความร้อน และการออกแบบตู้แร็ค

ยุคของ GPU 1200W มาถึงแล้ว ระบบ GB200 (1200W ต่อ Superchip) เริ่มจัดส่งตลอดปี 2025 โดย GB300 Blackwell Ultra (1400W) อยู่ในขั้นตอนการผลิตแล้ว แพลตฟอร์ม Vera Rubin ของ NVIDIA พร้อมตัวอย่างทดสอบ...

ขอใบเสนอราคา_

แจ้งรายละเอียดโครงการของคุณ เราจะตอบกลับภายใน 72 ชั่วโมง

> TRANSMISSION_COMPLETE
✓

ได้รับคำขอแล้ว_

ขอบคุณสำหรับคำสอบถาม ทีมงานจะตรวจสอบคำขอและติดต่อกลับภายใน 72 ชั่วโมง

QUEUED FOR PROCESSING