Tối Ưu Hóa KV Cache: Hiệu Quả Bộ Nhớ Cho LLM Sản Xuất
Inference truyền thống lãng phí 60-80% bộ nhớ KV cache do phân mảnh. PagedAttention của vLLM giảm lãng phí xuống dưới 4%, cho phép tăng throughput 2-4x. Model 70B với context 8K yêu cầu ~20GB...
Blog
Thông tin chuyên sâu về hạ tầng GPU, AI và trung tâm dữ liệu.
Hạ tầng AI Nhật Bản: Nền kinh tế lớn nhất châu Á thức giấc
Nhật Bản giải phóng 135 tỷ USD đầu tư AI kết hợp công-tư. METI cam kết ¥10T (65 tỷ USD) đến năm 2030. SoftBank vận hành DGX SuperPOD đầu tiên trên thế giới với DGX B200 (hơn 10.000 GPU, 13,7 EXAFLOPS)...
Singapore và Đông Nam Á nổi lên như các trung tâm hạ tầng AI toàn cầu
Đông Nam Á thu hút hơn 55 tỷ USD cam kết đầu tư hạ tầng AI (2025). Singapore hoạt động với tỷ lệ trống trung tâm dữ liệu 1,4%—thấp nhất khu vực châu Á - Thái Bình Dương. Johor của Malaysia đang phát t...
Thiết Kế Trung Tâm Dữ Liệu Mô-đun Để Triển Khai AI Nhanh Chóng: Hướng Dẫn Xây Dựng 12 Tháng
Trung tâm dữ liệu AI mô-đun hiện hỗ trợ hơn 100kW mỗi rack với hệ thống làm mát chất lỏng tích hợp. Tích hợp CDU và manifold đúc sẵn đã trở thành tiêu chuẩn. Thời gian triển khai được rút ngắn xuống c...
Hạ tầng AI đang phát triển của Ba Lan: Trung tâm công nghệ mới của Trung Âu
Nền kinh tế lớn nhất Trung Âu xây dựng nền tảng hạ tầng AI để dẫn đầu công nghệ khu vực.
Vertiv vs Schneider vs Eaton: So sánh Giải pháp Làm mát cho Trung tâm Dữ liệu AI
Thị trường làm mát bằng chất lỏng đạt 5,52 tỷ USD và dự kiến tăng lên 15,75 tỷ USD vào năm 2030. Công nghệ làm mát trực tiếp chip chiếm 47% thị phần. Cả ba nhà cung cấp đều mở rộng danh mục làm mát bằ...
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...
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 ...