Bộ tăng tốc AI ngoài GPU: TPU, Trainium, Gaudi, Groq, Cerebras 2025
Google TPU v7 sánh ngang Blackwell. AWS Trainium3 đạt 2,52 PFLOPS. Groq LPU cung cấp 750 token/giây. Bức tranh bộ tăng tốc AI ngoài 80% thị phần của NVIDIA.
Blog
Thông tin chuyên sâu về hạ tầng GPU, AI và trung tâm dữ liệu.
Tủ Rack Mật Độ Cao: Thiết Kế 100kW+ Cho Hạ Tầng Trung Tâm Dữ Liệu AI
Chi phí trung bình một tủ rack AI năm 2025 là 3,9 triệu USD so với 500.000 USD của tủ rack truyền thống—tăng gấp 7 lần. Tủ rack GB200NVL72 đạt 132kW; Blackwell Ultra và Rubin hướng tới 250-900kW với 5...
Khôi phục thảm họa cho hạ tầng AI: Chiến lược RPO/RTO cho các cụm GPU
Kích thước checkpoint huấn luyện đang tăng—checkpoint mô hình 70B hiện nay 150-200GB đòi hỏi chiến lược DR tối ưu. Các nhà cung cấp đám mây đang cung cấp failover GPU xuyên vùng. Các framework huấn lu...
Giám sát Môi trường cho Cụm GPU: Tối ưu hóa Nhiệt độ, Độ ẩm và Luồng khí
Làm mát bằng chất lỏng đang thay đổi yêu cầu giám sát—nhiệt độ chất làm mát, tốc độ dòng chảy và áp suất giờ đây là các chỉ số quan trọng cùng với nhiệt độ không khí. Ngưỡng nhiệt H100/H200 chặt chẽ h...
Di Chuyển Workload AI: Từ AWS Sang Hạ Tầng GPU Tại Chỗ
AWS đã giảm giá H100 44% vào tháng 6/2025 (instance p5 hiện ở mức ~$50-55/giờ so với mức ~$98/giờ trước đó). Giá mua H100 ổn định ở mức $25-40K, đẩy điểm hòa vốn lên 12-18 tháng so với 7-11 tháng trướ...
Hệ Thống Quản Lý Cáp: Đường Dẫn Cáp Quang và Định Tuyến Mật Độ Cao cho Trung Tâm Dữ Liệu AI
Trung tâm dữ liệu AI yêu cầu lượng cáp quang gấp 10 lần so với cơ sở hạ tầng thông thường. Mật độ rack trung bình tăng từ 15kW (2022) lên 40kW trong các khu AI mới, làm tăng gấp đôi số lượng cáp ngang...
Kiến trúc đường ống dữ liệu AI: Cung cấp dữ liệu huấn luyện quy mô Petabyte với tốc độ 100GB/s
Dịch vụ Tiền xử lý Dữ liệu (DPP) của Meta hiện loại bỏ tình trạng tắc nghẽn dữ liệu trên các cụm huấn luyện quy mô exabyte. WEKApod đạt thông lượng 720GB/s từ 8 node lưu trữ cung cấp năng lượng cho 76...
Quy hoạch Năng lực Hạ tầng AI: Dự báo Nhu cầu GPU 2025-2030
Meta đánh giá thấp nhu cầu GPU tới 400%, phát sinh thêm 800 triệu USD chi phí khẩn cấp. McKinsey dự báo 156GW vào năm 2030 cần 5,2 nghìn tỷ USD vốn đầu tư. Khung quy hoạch năng lực.
Hạ tầng AI cho Xe Tự Hành: Yêu Cầu GPU từ Edge đến Cloud
700 xe của Waymo yêu cầu 14 PFLOPS edge + 500 PFLOPS cloud. Tesla mô phỏng 3 tỷ dặm mỗi tháng. Yêu cầu hạ tầng GPU hoàn chỉnh cho xe tự hành.