一篇关于“一台AI服务器到底要用多少PCB”的深度报告,旨在通过拆解服务器 PCB 构成的过程让读者了解一台服务器内部真实的情况,希望读者能够对服务器中所用PCB情况有更为直观的了解,从而把握未来升级过程中真正的价值所在。
需要 1000 个以上 H100 或 A100 的公司有: 训练 LLM 的创业公司:OpenAI (通过 Azure), Anthropic, Inflection (通过 Azure 和 CoreWeave), Mistral AI 云服务提供商:Azure、...
数据中心是算力的聚集地,绝大多数算力都聚焦在超算中心、数据中心并以服务器释放到千行百业。在行业数字化及国产化进程中,x86、ARM及RISC-V等各种架构派系处理器、服务器、加速器都以独特技术优势在数据中心散发着“光”和“热”。 本文从数据中心芯片占比、应用生态兼容、性能、技术演进等维度...
便利蜂通过使用 NVIDIA T4 GPU 与 NVIDIA Jetson 计算平台,结合云端和边缘算力,打造 AI 陈列质量控制系统,提升陈列质量并增加销售利润。
进入信息化时代后,数据正在成为企业的核心资产,数据量呈指数型增长,如果企业采用传统的存储技术,投入成本将会非常高,因此催生了新的存储方式——云存储。 云存储即企业与个人花费一定成本租赁第三方存储空间进行存储。云存储通过网络技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设...
宝马集团的开发人员正在运用 NVIDIA Omniverse 构建用于优化全球生产的虚拟工厂。 该团队使用 Omniverse Code 和 Kit 构建了一个包含各种自定义扩展程序的应用,该应用统一了来自各种数字内容创建工具的数据,并使团队能够在工厂规划工作上开展实时协作。 ...
报告提出了绿色算力内涵定义,围绕算力生产、算力运营、算力管理、算力应用等层次,建立了绿色算力高效(Efficient)、低碳(Low carbon)、智能(Intelligent)、集约(Intensive)发展的ELII框架。以此为基础,报告对当前全球及我国绿色算力发展现状进行系统性梳理。
摄影测量(Photogrammetry)是通过捕捉并拼接图像信息来创建物理世界的数字模型的过程。
如今,GPU 领域玩起了“文艺复兴”!私募很显然,没办法利用云厂商的 GPU,因为性能太低了,大部分实现原理还都是池化后远程 API 转发方案或者 MIG,一个函数调用延迟可达 5ms 以上。RDMA 也很难拯救 AI 模型的训练的网络延迟,更多的还是直接“交电费” —— 买物理机直接裸金属调度...
写在前面: 偶然看到了这个内容,AI训练推理的GPU集群搭建的详细入门指南。很少见的资料。 对于希望自己搭建GPU集群的团队来说,这是一份很有价值的参考;对于高端个人用户而言,或许可以考虑如何在家里搭建一个几GPU的小集群玩玩,毕竟多搞几个30或40系显卡成本还是可以相对接受的。