AI数据中心液冷与风冷对比：2025年分析
风冷在41.3kW时达到物理极限，而液冷可处理每机架200kW以上。对比200-300万美元/MW的改造成本与40%的能源节省，为AI基础设施做出明智选择。
博客
关于 GPU 基础设施、AI 和数据中心的深度洞察。
AI数据中心的电力购买协议(PPA)：可再生能源战略
随着AI基础设施投资的增长，可再生能源承诺也大幅增加。科技巨头已向核能合作伙伴投入超过100亿美元（亚马逊向X-energy投资5亿美元；谷歌与Elementl Power签订1.8GW协议；...
AI光网络：用于GPU互联的400ZR与相干光通信技术
谷歌的8,960芯片超级计算机采用光交换技术，实现4Pb/s带宽和10纳秒切换速度。部署400ZR和硅光子技术可获得7倍能效提升。
在工厂车间部署GPU：制造业的AI基础设施革命
黄仁勋："在AI时代，每家制造商都需要两座工厂：一座用于生产产品，一座用于创造智能。"三星为半导体AI工厂部署超过50,000个GPU。2025年美国生产能力投资达1.2万亿美元……
GPU 部署最佳实践：万卡规模集群管理指南
万卡 GPU 集群已成常态——超大规模云服务商正在运营超过 10 万张 GPU 的部署。液冷散热在大规模场景下已成必需，增加了部署复杂性。NVIDIA Base Command Platform 和 DGX Cloud 正在简化...
MLOps基础设施：模型训练与部署的CI/CD流水线
LLMOps正在成为一门独立学科，拥有专门用于基础模型管理的工具。提示词版本控制和评估框架（Promptfoo、LangSmith）现已成为标准配置。企业级LLM定制的微调流水线（LoRA、QLoRA）正成为MLOps的核心能力...
保护AI基础设施：GPU部署的零信任架构
AI模型盗窃和训练数据泄露已成为首要安全问题——全球超过500亿美元的AI知识产权面临风险。NVIDIA在H100/H200上的机密计算技术实现了硬件强制安全。零信任架构正加速普及，67%的企业已将其应用于AI基础设施。欧盟AI法案为高风险系统增加了安全要求。随着GPU固件攻击的出现，供应链安全变得至关重要。
Claude Code CLI：权威技术参考指南
完整的 Claude Code CLI 指南：安装、配置、子代理、MCP 集成、钩子、技能、远程执行、IDE 集成和企业部署模式。
GPU 性能调优：最大化 LLM 训练和推理吞吐量
FP8 训练现已在 H100/H200 和 Blackwell 上投入生产，在保持同等精度的同时实现了比 FP16 高 2 倍的吞吐量。针对 Hopper 架构优化的 Flash Attention 3 实现了 1.5-2 倍的加速。vLLM 0.6+ 和 TensorRT-LLM 通过连续批处理和推测解码实现了 3-5 倍的推理吞吐量提升...
NVIDIA Vera Rubin 平台：8 艾克萨级浮点运算性能与基础设施需求
Vera Rubin（2026年）将实现 8 EXAFLOPS——相当于整个 TOP500 榜单的总计算性能。基于 TSMC N2 工艺约 5000 亿晶体管，HBM4 提供 13TB/s 带宽，NVLink 6 双向带宽达 5TB/s。每机架功耗 600kW，每芯片 TDP 达 2,000W...
CoWoS与先进封装：芯片架构如何重塑数据中心设计
先进封装已从半导体制造领域的技术关注点，演变为数据中心设计的核心驱动力。