面向AI的800G网络：规划下一代GPU互联架构
2025年，800G主导AI集群交换机出货量。NVIDIA网络收入翻倍至73亿美元。规划从400G到800G及更高速率的迁移路径。
博客
关于 GPU 基础设施、AI 和数据中心的深度洞察。
零停机数据中心迁移：GPU集群完整实战手册
液冷GPU迁移带来额外复杂性——需要排放冷却液、断开歧管连接、在新站点进行泄漏测试。基于检查点的训练恢复正在通过弹性训练框架（DeepSpeed、FSDP）得到改进...
视频生成AI基础设施：构建Sora级模型
单个10秒视频生成消耗的GPU资源相当于数千次ChatGPT查询——实际计算成本为0.50-2.00美元。Open-Sora 2.0以20万美元展示了世界级能力，而Meta Movie...
CXL 4.0 基础设施规划指南：面向大规模 AI 的内存池化
完整的 CXL 4.0 部署指南，涵盖捆绑端口、多机架内存池化、KV 缓存卸载、供应商生态系统以及 2026-2027 年规划时间表。
AI工作负载的碳核算：GPU排放的测量与报告
NVIDIA公布H100 PCF为每8卡底板1,312千克二氧化碳当量（每卡164千克）。康奈尔大学研究预测到2030年AI年度碳排放将达2400-4400万公吨。亚马逊2024年排放量升至6825万公吨，为2021年以来首次增长。预计到2028年AI服务器将消耗美国数据中心70-80%的电力（240-380太瓦时）。
联邦学习基础设施：隐私保护型企业AI
联邦学习市场2025年达到1亿美元，预计2035年将达到16亿美元（年复合增长率27%）。大型企业占据63.7%的市场份额，用于跨机构协作。仅有5.2%的研究成果实现了生产部署...
模型版本管理基础设施：大规模管理机器学习工件
MLflow 3.0 将注册表扩展至生成式 AI 和 AI 智能体——将模型与代码版本、提示词、评估运行和部署元数据关联起来。模型版本管理现在不仅追踪权重，还追踪微调适配器、提示词模板和检索配置。数百 GB 的大语言模型权重需要超越 Git 的专用基础设施……
InfiniBand vs 以太网 GPU 集群对比：800G 网络架构决策指南
InfiniBand 性能提升 15%，但成本是以太网的 2.3 倍。了解 Meta、OpenAI 和 Google 如何做出价值 5000 万美元的网络架构决策。
GPU集群监控：实时性能分析与预测性维护
NVIDIA DCGM 3.3+新增Blackwell GPU支持和增强型MIG监控。AIOps平台（Datadog、Dynatrace、New Relic）集成原生GPU指标。Run:ai、Determined AI提供基于ML调度的GPU利用率优化...
AMD MI350 GPU竞争格局：挑战NVIDIA在企业AI基础设施领域的地位
AMD MI350配备288GB HBM3e内存，带宽达8TB/s。OpenAI入股10%以换取6GW GPU供应。AMD如何挑战NVIDIA在企业市场80-95%的AI市场份额。
面向未来的数据中心：为2MW+人工智能机架和量子集成做好准备
GB200 NVL72以120kW/机架的功率正式出货——2.4MW的数字是对未来配置的前瞻性目标。Vera Rubin NVL144预计到2026年实现每机架600kW。液冷技术（直接芯片冷却占据47%市场份额）现已成为AI基础设施的标配...
AI性能监控技术栈：Prometheus、Grafana与自定义GPU指标
NVIDIA DCGM-exporter现已成为Prometheus GPU指标采集的标准方案。Grafana正在新增AI专用仪表盘模板。OpenTelemetry GPU指标规范日趋成熟。VictoriaMetrics和Mimir在大规模GPU集群场景下的扩展性更佳。液冷指标（冷却液温度、流量、压力）已成为必备监控项。H100/H200每块GPU可暴露超过150个指标，需要采用选择性采集策略.....