บล็อก

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน GPU, AI และศูนย์ข้อมูล

Best Of: Start with our curated collection of essential guides
การดำเนินงาน AI แบบคาร์บอนเป็นกลาง: การนำพลังงานสะอาด 24/7 มาใช้สำหรับศูนย์ข้อมูล

การดำเนินงาน AI แบบคาร์บอนเป็นกลาง: การนำพลังงานสะอาด 24/7 มาใช้สำหรับศูนย์ข้อมูล

บริษัทไฮเปอร์สเกลเลอร์เร่งการลงทุนด้านนิวเคลียร์—Amazon (X-energy), Google (Kairos Power), Microsoft (เปิดใช้งาน Three Mile Island อีกครั้ง) มุ่งมั่นลงทุนรวมกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์ ความต้องการพลังงานข...

การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอินเดีย: 50,000 ล้านดอลลาร์และยังเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง

การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอินเดีย: 50,000 ล้านดอลลาร์และยังเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง

Microsoft ลงทุน 17,500 ล้านดอลลาร์ (การลงทุนที่ใหญ่ที่สุดในเอเชีย), Google 15,000 ล้านดอลลาร์, AWS 12,700 ล้านดอลลาร์ Reliance วางแผนสร้างศูนย์ข้อมูล 3GW ที่ Jamnagar (20,000-30,000 ล้านดอลลาร์)—อาจเป...

Observability สำหรับ AI: การใช้งาน DataDog, New Relic และ Splunk สำหรับการมอนิเตอร์ GPU

Observability สำหรับ AI: การใช้งาน DataDog, New Relic และ Splunk สำหรับการมอนิเตอร์ GPU

Datadog, New Relic และ Dynatrace ต่างเพิ่มการรองรับ NVIDIA DCGM แบบ native แดชบอร์ดเฉพาะ GPU กลายเป็นฟีเจอร์มาตรฐาน ข้อกำหนด OpenTelemetry GPU metrics เริ่มสมบูรณ์ LLM observability (token throughput,...

xAI Memphis Colossus: โครงสร้างภายในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ GPU 100,000 ตัว

xAI Memphis Colossus: โครงสร้างภายในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ GPU 100,000 ตัว

xAI สร้างคลัสเตอร์ Colossus GPU 100,000 ตัวใน 122 วัน และขยายเป็น 200K ใน 92 วันถัดมา ใช้พลังงาน 250MW เครือข่าย Spectrum-X Ethernet เจาะลึกซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลก

Trainium3 ของ Amazon ท้าทายคู่แข่งในสงครามชิป AI

Trainium3 ของ Amazon ท้าทายคู่แข่งในสงครามชิป AI

Trainium3 เริ่มจัดส่งแล้วบนกระบวนการผลิต TSMC 3nm พร้อมประสิทธิภาพ 2.52 PFLOPS FP8 ต่อชิป และหน่วยความจำ HBM3e 144GB UltraServer เต็มรูปแบบ (144 ชิป) ให้ประสิทธิภาพ 362 PFLOPS Anthropic, Decart และ Am...

เครือข่าย 800G สำหรับ AI: การวางแผน GPU Fabric รุ่นถัดไปของคุณ

เครือข่าย 800G สำหรับ AI: การวางแผน GPU Fabric รุ่นถัดไปของคุณ

800G ครองส่วนแบ่งการส่งมอบสวิตช์คลัสเตอร์ AI ในปี 2025 รายได้ด้านเครือข่ายของ NVIDIA เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าสู่ 7.3 พันล้านดอลลาร์ การวางแผนการย้ายระบบจาก 400G ไปสู่ 800G และมากกว่านั้น

CoreWeave Deep Dive: จากนักขุดคริปโตสู่ผู้ให้บริการคลาวด์ที่ขาดไม่ได้ของ AI

CoreWeave Deep Dive: จากนักขุดคริปโตสู่ผู้ให้บริการคลาวด์ที่ขาดไม่ได้ของ AI

OpenAI เลือก CoreWeave แทน AWS ด้วยสัญญาโครงสร้างพื้นฐานมูลค่า 22,400 ล้านดอลลาร์ เรียนรู้ว่าอดีตนักขุดคริปโตรายนี้กลายมาเป็น GPU cloud ที่ขับเคลื่อนการพัฒนา AI ระดับแนวหน้าได้อย่างไร

โครงสร้างพื้นฐาน AI สำหรับสร้างวิดีโอ: การสร้างระบบรองรับโมเดลระดับ Sora

โครงสร้างพื้นฐาน AI สำหรับสร้างวิดีโอ: การสร้างระบบรองรับโมเดลระดับ Sora

การสร้างวิดีโอ 10 วินาทีเพียงคลิปเดียวใช้ทรัพยากร GPU เทียบเท่ากับการ query ChatGPT หลายพันครั้ง—ต้นทุนประมวลผลจริง $0.50-$2.00 Open-Sora 2.0 แสดงให้เห็นความสามารถระดับโลกด้วยงบประมาณ $200K เทียบกับ M...

การย้ายศูนย์ข้อมูลแบบ Zero-Downtime: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับคลัสเตอร์ GPU

การย้ายศูนย์ข้อมูลแบบ Zero-Downtime: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับคลัสเตอร์ GPU

การย้าย GPU แบบระบายความร้อนด้วยของเหลวเพิ่มความซับซ้อน—การระบายน้ำหล่อเย็น การถอด manifold การทดสอบรอยรั่วที่ไซต์ใหม่ การกู้คืนการฝึกด้วย checkpoint กำลังพัฒนาดีขึ้นด้วย elastic training frameworks.....

การบัญชีคาร์บอนสำหรับงาน AI: การวัดและรายงานการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจาก GPU

การบัญชีคาร์บอนสำหรับงาน AI: การวัดและรายงานการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจาก GPU

NVIDIA เผยแพร่ค่า PCF ของ H100 ที่ 1,312 กก. CO2e ต่อ baseboard 8 การ์ด (164 กก./การ์ด) การศึกษาของ Cornell คาดการณ์ว่า AI จะปล่อย CO2 ประจำปี 24-44 ล้านเมตริกตันภายในปี 2030 การปล่อยก๊าซของ Amazon เพ...

โครงสร้างพื้นฐาน Federated Learning: AI สำหรับองค์กรที่รักษาความเป็นส่วนตัว

โครงสร้างพื้นฐาน Federated Learning: AI สำหรับองค์กรที่รักษาความเป็นส่วนตัว

ตลาด Federated Learning มีมูลค่า 0.1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 คาดการณ์ว่าจะถึง 1.6 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2035 (CAGR 27%) องค์กรขนาดใหญ่ครองส่วนแบ่งตลาด 63.7% สำหรับการทำงานร่วมกันแบบ cross-silo มีเพียง...

ขอใบเสนอราคา_

แจ้งรายละเอียดโครงการของคุณ เราจะตอบกลับภายใน 72 ชั่วโมง

> TRANSMISSION_COMPLETE

ได้รับคำขอแล้ว_

ขอบคุณสำหรับคำสอบถาม ทีมงานจะตรวจสอบคำขอและติดต่อกลับภายใน 72 ชั่วโมง

QUEUED FOR PROCESSING