Блог

Аналітика про GPU інфраструктуру, AI та дата-центри.

Best Of: Start with our curated collection of essential guides
Моніторинг навколишнього середовища для кластерів GPU: оптимізація температури, вологості та повітряного потоку

Моніторинг навколишнього середовища для кластерів GPU: оптимізація температури, вологості та повітряного потоку

Рідинне охолодження змінює вимоги до моніторингу — температура охолоджувальної рідини, швидкість потоку та тиск тепер є критичними показниками поряд з температурою повітря. Теплові пороги H100/H200 жо...

Системи керування кабелями: Волоконно-оптичні магістралі та маршрутизація високої щільності для ЦОД штучного інтелекту

Системи керування кабелями: Волоконно-оптичні магістралі та маршрутизація високої щільності для ЦОД штучного інтелекту

ЦОД штучного інтелекту потребують у 10 разів більше волоконно-оптичних кабелів, ніж звичайні установки. Середня щільність стійок зростає з 15 кВт (2022) до 40 кВт у нових залах ШІ, подвоюючи кількість...

Архітектура конвеєрів даних для ШІ: живлення петабайтного навчання на швидкості 100 ГБ/с

Архітектура конвеєрів даних для ШІ: живлення петабайтного навчання на швидкості 100 ГБ/с

Служба попередньої обробки даних (DPP) від Meta тепер усуває затримки даних у кластерах навчання ексабайтного масштабу. WEKApod досягає пропускної здатності 720 ГБ/с з 8 вузлів зберігання, що живлять ...

Інфраструктура ШІ для автономних транспортних засобів: вимоги до GPU від периферії до хмари

Інфраструктура ШІ для автономних транспортних засобів: вимоги до GPU від периферії до хмари

700 автомобілів Waymo потребують 14 PFLOPS периферійних обчислень + 500 PFLOPS хмарних. Tesla симулює 3 млрд миль щомісяця. Повні вимоги до GPU-інфраструктури автономних транспортних засобів.

Запросити пропозицію_

Розкажіть про ваш проект і ми відповімо протягом 72 годин.

> ПЕРЕДАЧА_ЗАВЕРШЕНА

Запит отримано_

Дякуємо за ваш запит. Наша команда розгляне його та відповість протягом 72 годин.

В ЧЕРЗІ НА ОБРОБКУ