GPU显存池化与共享：最大化多租户集群利用率
将昂贵的GPU资源转化为灵活的资源池，服务多种工作负载，最高可节省90%成本。
博客
关于 GPU 基础设施、AI 和数据中心的深度洞察。
NVIDIA NeurIPS 2025：Alpamayo-R1与物理AI推动重塑自动驾驶系统
NVIDIA发布Alpamayo-R1，一个用于自动驾驶的100亿参数推理模型，具有99毫秒延迟和覆盖25个国家的1,727小时数据集。
CXL 4.0与互连战争：AI内存如何重塑数据中心架构
CXL 4.0规范于11月18日发布，采用PCIe 7.0、128 GT/s、捆绑端口。Panmnesia推出首款CXL 3.2交换矩阵。UALink、Ultra Ethernet、华为UB-Mesh展开竞争。
AI 微服务的服务网格：面向 GPU 工作负载的 Istio 与 Linkerd
光纤电缆管理：40,000英里基础设施最佳实践
NextEra-埃克森美孚1.2GW天然气+碳捕集数据中心电厂：全球首创
NextEra与埃克森合作建设1.2GW天然气电厂，配备90%碳捕集技术，专供数据中心使用。已确保2,500英亩土地。2026年第一季度向超大规模企业推广。
开源AI模型缩小差距：DeepSeek、Qwen3和Llama 4现已匹敌GPT-5
开源和闭源AI模型之间的性能差距已缩小至0.3%。这对企业AI基础设施意味着什么。
AI基础设施的变更管理：更新期间最小化停机时间
Ray 集群与 AI：分布式计算架构
特朗普签署人工智能优先权行政令：联邦与州监管对决
特朗普12月11日的行政令成立人工智能诉讼工作组以挑战州人工智能法律。425亿美元宽带资金面临风险。法律战即将来临。
每Token成本分析：优化LLM推理的GPU基础设施
OpenAI每token成本仅$0.00012，而其他公司需支付$0.001。了解GPU选型、量化技术和部署策略，帮助您将LLM推理成本降低90%。