本文作为Meta AI网络架构系列第五篇，深度剖析Meta为支撑Llama 4训练构建的10万卡级分布式AI集群：物理层依托 ATSW汇聚层、76个正交平面与...

OCP 2025惊天变局！Oracle、OpenAI、Meta和Anthropic等吉瓦级（GW）数据中心建设如火如荼，吉瓦（GW）级GPU买家“新阳谋”——...

当AI模型的参数量跨越万亿和训练集群的规模迈向数万GPU时，连接它们的网络便从幕后英雄变成了性能的“主战场”。传统网络方案在如此巨大的“数据洪流”面前遇到了前所...

ChatGPT的横空出世，不仅引爆了全球AI热潮，更悄然改变了数据中心的计算支出结构。曾几何时，CPU主导着绝大部分投入，但如今，GPU等加速器的支出正以前所未...

在AI大模型和高性能计算（HPC）的浪潮下，GPU作为算力核心，其惊人的计算能力正面临一个日益凸显的瓶颈：数据I/O效率低下。您的GPU是否也常常处于“饥饿”状...

随着大模型训练和推理任务的日益复杂，一个严峻的挑战浮出水面：我们是否被“孤岛化”的存储架构所束缚，限制了GPU的真正潜能？ 传统的GPU服务器本地NVMe存储虽...

2025年，NVIDIA推出CUDA 13.1版本，其中最引人注目的创新是NVIDIA CUDA Tile（简称Cutile）。这一技术标志着自2006年CUD...

继摩尔线程 2025 年 12 月 5 日登陆科创板，并在首日经历股价暴涨之后，国产 GPU 行业迎来第二位重量级选手——沐曦集成电路（上海）股份有限公司（以下...

Ollama 2025年12月3日发布了 v0.13.1 版本更新，本次更新重点引入了两个新的模型家族，并带来了多项功能增强、错误修复及底层改进，进一步提升了模...

2025年11月14日，Ollama 正式发布了 v0.12.11 版本，并在 11 月 12 日进行了预发布。本次更新为 Ollama 的 API、应用程序和...

2025年11月2日，ollama 发布了 v0.12.9 最新版本，本次更新主要针对 CPU-only 系统的性能回退问题进行了修复，同时在 GPU 设备检测...

在大模型训练的高速迭代背景下，算力需求约每六个月翻一番，远超基础设施建设和摩尔定律的增速，同时数据中心能耗急剧攀升。

今年早些时候，Elastic宣布与NVIDIA合作，为Elasticsearch引入GPU加速，集成NVIDIA cuVS[1]。有关详细信息，可以参考NVID...

GPU 像一个训练有素的万人方阵： 并行爆炸强 → 执行海量简单位运算（矩阵加乘）

在AI技术飞速发展的今天，图形处理单元（GPU）已成为驱动AI工厂的核心引擎。然而，关于GPU的实际使用寿命及其折旧周期的讨论，正引发业界广泛关注。一种普遍的看...

本次360环视系统原型基于米尔电子MYD-LR3576开发板进行构建与评估。该开发板所搭载的瑞芯微RK3576芯片，集成了4核Cortex-A72、4核Cort...

过去十年，我们通过中间件、数据库与容器技术，奠定了云原生应用基础设施（Application Infra）的基石。我们利用消息队列、实时计算与分布式存储，铺设了...

在 AI 训练中，业界往往将关注点集中在计算资源上，但如果存储性能不足，GPU 无法被充分利用，计算效率将会大幅受限。因此，存储系统的性能对于提升整体训练效率至...

随着深度学习的广泛应用，硬件加速成为了模型训练的重要因素。GPU凭借其强大的并行计算能力，已经成为深度学习训练的首选设备。然而，在不同的操作系统上，由于硬件厂商...