Bảo mật GPU đa người thuê: chiến lược cô lập cho hạ tầng dùng chung
90% tổ chức triển khai AI, chỉ 5% tự tin về mức độ sẵn sàng bảo mật. 97% tổ chức bị xâm phạm thiếu kiểm soát truy cập AI phù hợp. NVIDIA công bố bảy lỗ hổng bảo mật...
Blog
Thông tin chuyên sâu về hạ tầng GPU, AI và trung tâm dữ liệu.
Tam giác AI Canada: Hướng dẫn Hạ tầng Toronto-Montreal-Vancouver
Canada triển khai Chiến lược Điện toán AI Chủ quyền trị giá 2 tỷ đô la—khoản đầu tư hạ tầng AI lớn nhất quốc gia. Vector Institute mở rộng lên hơn 1.000 nhà nghiên cứu; Mila hiện là trung tâm học sâu ...
Dell PowerEdge vs HPE ProLiant vs Supermicro: Hướng dẫn Nền tảng Máy chủ GPU
Tesla đã chọn Supermicro thay vì Dell/HPE cho 40.000 GPU sau khi thử nghiệm cho thấy mức tiêu thụ điện thấp hơn 32% và tiết kiệm chi phí 20%. So sánh toàn diện các nền tảng máy chủ GPU.
Điều phối GPU Đa Đám Mây: Hướng Dẫn AWS, Azure, GCP 2025
Airbnb vận hành 12.000 GPU trên AWS, Azure, GCP, cắt giảm 47% chi phí nhờ chênh lệch giá theo thời gian thực. Làm chủ điều phối đa đám mây để có dung lượng GPU không giới hạn.
Đạt PUE 1.09 trong Trung tâm Dữ liệu AI: Chiến lược Hiệu quả Đẳng cấp Google
Google đạt PUE 1.09, chỉ sử dụng 9% điện năng phụ trợ. Hầu hết các cơ sở lãng phí 67% ở mức PUE 1.67. Tiết kiệm 3,4 triệu USD hàng năm với những chiến lược hiệu quả đã được chứng minh này.
Kiến trúc Data Lake cho AI: Các Mẫu Thiết kế Lưu trữ Quy mô Exabyte
Kiến trúc data lakehouse hiện đang chiếm ưu thế với Apache Iceberg, Delta Lake và Hudi cung cấp giao dịch ACID trên object storage. Các cơ sở dữ liệu vector (Pinecone, Milvus, Weaviate) tích hợp trực ...
So sánh Làm mát bằng Chất lỏng và Làm mát bằng Không khí cho Trung tâm Dữ liệu AI: Phân tích 2025
Làm mát bằng không khí thất bại ở mức 41,3kW trong khi làm mát bằng chất lỏng xử lý được hơn 200kW mỗi rack. So sánh chi phí nâng cấp $2-3 triệu/MW với mức tiết kiệm năng lượng 40% cho hạ tầng AI.
Đánh Giá Hiệu Năng Cụm GPU: Hướng Dẫn Kiểm Tra MLPerf và Xác Thực Hiệu Suất
MLPerf Training 4.0 và Inference 4.0 đã phát hành với kết quả Blackwell. Thêm benchmark quy mô GPT-4. Llama 2/3 đang trở thành chuẩn benchmark LLM tiêu chuẩn cùng với BERT. Benchmark huấn luyện FP8 hi...
Mạng Quang Học cho AI: 400ZR và Quang Học Coherent cho Kết Nối GPU
Siêu máy tính 8.960 chip của Google sử dụng bộ chuyển mạch quang cung cấp 4Pb/s với thời gian chuyển mạch 10ns. Triển khai 400ZR và silicon photonics để đạt hiệu suất năng lượng cao gấp 7 lần.
Hợp đồng Mua bán Điện (PPAs) cho Trung tâm Dữ liệu AI: Chiến lược Năng lượng Tái tạo
Cam kết về năng lượng tái tạo đã tăng vọt song song với đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI. Các gã khổng lồ công nghệ đã cam kết hơn 10 tỷ USD cho các đối tác hạt nhân (Amazon 500 triệu USD cho X-energy; Goo...
Triển khai GPU trên sàn nhà máy: cuộc cách mạng hạ tầng AI trong sản xuất
Jensen Huang: "Trong kỷ nguyên AI, mọi nhà sản xuất cần hai nhà máy: một để sản xuất sản phẩm, một để tạo ra trí tuệ." Samsung triển khai hơn 50.000 GPU cho nhà máy AI bán dẫn. 1,2 nghìn tỷ USD đầu tư...
Thực Tiễn Triển Khai GPU Tốt Nhất: Quản Lý Hơn 10.000 GPU Quy Mô Lớn
Các cụm 10.000 GPU hiện đã trở nên phổ biến—các nhà cung cấp siêu lớn đang vận hành hơn 100.000 GPU. Làm mát bằng chất lỏng bắt buộc ở quy mô lớn, làm tăng độ phức tạp triển khai. NVIDIA Base Command ...