多租户GPU安全：共享基础设施的隔离策略
90%的组织正在部署AI，但只有5%对安全准备状态感到有信心。97%遭遇数据泄露的组织缺乏适当的AI访问控制。NVIDIA披露了七个安全漏洞……
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关于 GPU 基础设施、AI 和数据中心的深度洞察。
多云GPU编排：AWS、Azure、GCP指南2025
Airbnb在AWS、Azure、GCP上运行12,000个GPU，通过实时套利将成本降低47%。掌握多云编排，获得无限GPU容量。
Dell PowerEdge vs HPE ProLiant vs Supermicro：GPU服务器平台选购指南
特斯拉在测试显示功耗降低32%、成本节省20%后，为其40,000块GPU选择了Supermicro而非Dell/HPE。完整GPU服务器平台对比。
面向AI的数据湖架构：EB级存储设计模式
数据湖仓架构如今已成主流，Apache Iceberg、Delta Lake和Hudi在对象存储上提供ACID事务支持。向量数据库（Pinecone、Milvus、Weaviate）正与数据湖直接集成，用于RAG工作负载...
在AI数据中心实现PUE 1.09：谷歌级别的能效策略
谷歌实现了PUE 1.09，仅使用9%的额外电力开销。大多数设施在PUE 1.67时浪费67%的电力。通过这些经过验证的能效策略，每年可节省340万美元。
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。
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。
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；...
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...
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……
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...