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。
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。
随着大数据和人工智能等技术的快速发展，高性能计算需求日益增长。英伟达Quantum-2 Infiniband平台应运而生，为用户提供高速、低延迟的数据传输和处理能力，实现卓越的分布式计算性能。 Quantum-2采用最新一代NVIDIA Mellanox HDR 200Gb/s Infin...
如何删除已组建的RAID？NIDAO准系统 AMD平台