GPU集群环境监控：温度、湿度与气流优化
液冷技术正在改变监控需求——冷却液温度、流量和压力现已成为与空气温度同等重要的关键指标。H100/H200热阈值更为严格，在80-83°C时开始降频。Blackwell GB200要求25°C的冷却液供应温度。基于环境数据的AI预测性维护已实现96%的故障预测准确率。数字孪生集成使部署前的热仿真成为可能。
博客
关于 GPU 基础设施、AI 和数据中心的深度洞察。
迁移AI工作负载：从AWS到本地GPU基础设施
AWS于2025年6月将H100价格下调44%（p5实例现约为50-55美元/小时，此前约98美元/小时）。H100采购价格稳定在2.5-4万美元，投资回收期从原来的7-11个月延长至12-18个月...
线缆管理系统：AI数据中心的光纤通道与高密度布线
AI数据中心所需光纤量是传统设施的10倍。平均机架密度从2022年的15kW上升至新建AI机房的40kW，每机架水平线缆数量翻倍。数据中心...
AI数据管道架构：以100GB/s速度为PB级训练提供数据
Meta的数据预处理服务（DPP）现已消除EB级训练集群中的数据停顿问题。WEKApod通过8个存储节点实现720GB/s吞吐量，为768块H100 GPU提供支持。PCIe Gen5...
AI基础设施容量规划：2025-2030年GPU需求预测
Meta低估GPU需求达400%，紧急采购额外增加8亿美元成本。麦肯锡预测到2030年需要156GW，资本支出达5.2万亿美元。容量规划框架详解。
自动驾驶汽车AI基础设施：边缘到云端GPU需求
Waymo的700辆车队需要14 PFLOPS边缘算力和500 PFLOPS云端算力。Tesla每月模拟30亿英里行驶数据。完整的自动驾驶汽车GPU基础设施需求详解。
FP8训练基础设施：下一代数值精度
FP8训练相比BF16将计算和内存需求大致减半，同时保持生产级质量。微软、Meta、谷歌正在使用FP8训练前沿模型，实现30-40%的吞吐量提升。Llama-2 7B完全使用FP8训练...
自助式GPU平台：构建内部机器学习云
拥有8×H100服务器的组织在手动分配模式下GPU利用率仅为30-50%——数十万美元白白浪费。NVIDIA收购Run:ai巩固了GPU编排作为关键基础设施层的地位...
AI代理基础设施：自主系统的核心需求
与标准生成式AI相比，代理式AI部署的token消耗量增加了20-30倍。Gartner预测，到2027年将有40%的代理项目因基础设施成本超支而被取消……
AI备用电源策略：UPS、发电机与电池续航时间
为需要超高可用性的高功率密度AI工作负载量身打造的备用电源基础设施。
浸没式冷却投资回报计算器：AI工作负载2-4年回本分析
比特币矿工安全运行50万台水下ASIC矿机，节省96%冷却成本。GRC实现2.2年投资回收期。计算器展示您的GPU浸没式冷却投资回报。
英国AI走廊：伦敦新兴计算中心
微软（300亿美元）和谷歌（50亿英镑）宣布在英国投资总额超过360亿美元（2025年9月）。微软部署英国最大超级计算机（23,000+块NVIDIA GPU）。四个AI增长区加速数据中心建设...