一座 AI 算力中心到底需要哪些设备？
一座 AI 算力中心，并不是把 GPU 服务器放进机房就可以了。真正要让算力中心稳定运行，还需要电力、制冷、网络、存储、...
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GPU算力中心之间的数据，到底在传什么？
GPU算力中心之间并不只是简单地传输业务数据。对于AI训练、推理和大模型部署来说，不同算力中心之间会持续交换模型参数、训...
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不同厂商的 AI 芯片，能放在同一个算力中心里吗？
答案是可以！前提是解决好芯片之间的通信、软件兼容和任务调度问题。现在 AI 算力需求不断增长，越来越多企业希望在同一个数...
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两个GPU算力中心之间，如何建立高速互联？
两个GPU算力中心如果需要共同进行AI训练、模型推理或者大规模数据交换，普通公网通常很难满足要求。真正的高速互联，需要从...
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H100、H200、B200，到底有什么区别？
2023 年以来，英伟达的数据中心 GPU 成了 AI 时代的"硬通货"。但 H100、H200、B200 这三款名字相...
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什么是ASIC？为什么它可以用来跑AI？
ASIC 是一种专用集成电路，英文全称是 Application-Specific Integrated Circuit...
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GPU显存不够，会出现什么问题？
GPU显存不够，最直接的问题就是程序跑不起来，或者运行过程中频繁报错。尤其是在AI训练、模型推理、图形渲染等场景中，显存...
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当前最强AI算力芯片B300，到底强在哪？
当前 AI 芯片竞争已经不只是看 GPU 有多少 TFLOPS，而是看它能不能真正支撑大模型训练和推理。NVIDIA B...
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B200到底有多强？主要参数一次看懂
B200到底有多强？简单来说，它是 NVIDIA Blackwell 架构中的核心 AI GPU，主要面向大模型训练和推...
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B300的288GB显存到底是什么概念？能装下多大的AI模型？
B300单张GPU拥有288GB HBM3e显存，这已经不是传统意义上的“大显存”，而是直接把单卡能够容纳的模型规模提升...
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