Cuộc cách mạng AI vận hành trên silicon. Từ việc huấn luyện các mô hình tiên tiến đến triển khai suy luận quy mô lớn, việc lựa chọn GPU là quyết định hạ tầng có tác động quan trọng nhất mà các doanh nghiệp thực hiện ngày nay.
Trung tâm này bao gồm mọi thứ mà các kiến trúc sư trung tâm dữ liệu cần biết về bộ tăng tốc AI: GPU H100 và H200 của NVIDIA, Blackwell B200 thế hệ tiếp theo, MI300X của AMD cạnh tranh cho khối lượng công việc HPC, và chip Gaudi của Intel cung cấp các lựa chọn thay thế cho hệ sinh thái NVIDIA.
Những Gì Bạn Sẽ Học Ở Đây
- Thông Số Kỹ Thuật & Đánh Giá GPU — Dữ liệu hiệu suất thực tế, băng thông bộ nhớ, tốc độ kết nối và mức tiêu thụ điện năng trên các dòng bộ tăng tốc
- Phân Tích Sâu Kiến Trúc — Hopper vs. Blackwell vs. CDNA vs. Gaudi: hiểu các đánh đổi kiến trúc quan trọng cho khối lượng công việc của bạn
- Công Nghệ Bộ Nhớ — HBM3, HBM3e, và con đường đến HBM4: tại sao băng thông bộ nhớ thường quan trọng hơn FLOP thô
- Chuỗi Cung Ứng & Tính Sẵn Có — Thời gian giao hàng, chiến lược phân bổ, và thực tế mua sắm trong thị trường thiếu hụt nguồn cung
- Phân Tích TCO — Vượt xa giá niêm yết: hiểu chi phí thực sự của hạ tầng GPU bao gồm điện năng, làm mát và sử dụng
Cho dù bạn đang chỉ định cụm GPU tiếp theo hay đánh giá các chiến lược đa nhà cung cấp, phân tích kỹ thuật của chúng tôi giúp bạn vượt qua tiếng ồn tiếp thị và đưa ra quyết định hạ tầng có thông tin.