当 SK 海力士 2025 财年第三季度财报出炉，一组数据瞬间引爆科技圈：营业收入 24.4489 万亿韩元（同比 + 39%）、营业利润 11.3834 万亿韩元（约 563.14 亿元人民币，同比 + 62%）、净利润 12.5975 万亿韩元（约 623.2 亿元人民币，同比 + 119%），营业利润率 47%、净利润率 52%，营业利润更是首次突破 10 万亿韩元。这不仅是 SK 海力士的

近期，DeepSeek 团队开源的 DeepSeek-OCR 模型，在 AI 领域掀起热潮。该模型相关论文《DeepSeek-OCR：Contexts Optical Compression》一经发布，便引发业内广泛关注。在 Hugging Face 平台，其 3B 参数量的基础信息公开后，短时间内页面访问量激增，GitHub 上相关代码仓库的 star 数量快速上涨，成为众多开发者和研究者讨论的

采用新一代 Blackwell 架构，支持 PCIe 5.0 和 NVLink 5.0，但显存从 H20 的 96GB HBM3（带宽 4.0TB/s）缩水为 GDDR7（带宽 1.8TB/s），计算性能持平或略低于 H20（FP16 算力约 148TFLOPS）。主打大模型轻量推理、中小规模训练等场景。

昔日死敌，今日战友！”9 月 18 日半导体圈炸穿了 ——AI 巨头 NVIDIA 砸 50 亿美元入股 Intel，直接让后者股价盘前暴涨 30%，而 AMD、台积电股价应声下跌 4%、2%。要知道，这两家总部仅隔 8 公里的硅谷巨头，曾在 CPU、GPU 战场厮杀 20 年，如今突然 “拥抱”，到底藏着怎样的行业变局？普通人又能看懂哪些投资与技术信号？

GPU服务器，简而言之，就是装有高性能GPU卡的服务器。这些GPU卡通常用于加速计算密集型任务，释放CPU的工作负荷，从而大幅提升应用程序的运行速度和数据处理效率。GPU服务器在处理大规模并行计算任务时表现出色，如视频编解码、深度学习、科学计算等。GPU服务器高性能计算：GPU具有大量的核心和高速内存带宽，能够并行处理大量数据，从而在高性能计算领域表现出色。例如，在深度学习领域，GPU能够加速神经

预装TensorFlow 2.15/PyTorch 2.3，支持CUDA 12.6与ROCm 6.0双生态，某高校团队实测显示，在AMD EPYC处理器上运行Hugging Face模型时，性能损耗低于7%。在蛋白质结构预测中，8卡RTX 5090集群将传统CPU集群的72小时计算压缩至4.2小时，显存占用优化后支持同时处理8个蛋白复合体。在FourCastNet气候预测中，NVMe SSD的12

在深度学习与大模型训练领域，，而显卡作为算力输出的核心硬件，其性能参数直接影响着训练任务的速度、稳定性与成本控制。对于企业与科研机构而言，选择一套适配自身需求且性价比优异的显卡及配套服务器方案，成为推动 AI 项目落地的关键前提。从当前市场主流显卡来看，此前广泛应用的而全新上市的 NVIDIA Geforce RTX 5090 凭借架构升级带来的性能飞跃、更优的能效比以及稳定的供货渠道，迅速成为深

对比其他主流模型，如 GPT-4O 的上下文长度在常规应用场景下远不及 DeepSeek-V3.1-Base 的 128K ，这使得 DeepSeek-V3.1-Base 在处理长篇学术论文、大型项目代码库等长文本任务时具有明显优势，能够一次性理解和处理更完整的信息，而无需像其他模型那样进行繁琐的文本分段处理，大大提升了处理效率和结果的准确性。这模型用的是 Safetensors 格式存储，可能有

其预测模型助力半导体封测行业实现技术突破与成本降低，而国产AI芯片厂商通过与DeepSeek的协同优化，打破了西方技术的垄断，提升了技术竞争力。此外，DeepSeek的能源管理系统在新能源领域的应用，也显著提升了电网调度的效率与发电站的发电效率。DeepSeek的“高性能+低成本+开源”模式，打破了西方技术的垄断，为中小企业提供了平等的技术接入机会。此外，DeepSeek的开源生态吸引了全球开发者

这些模型的背后，离不开强大的计算能力支撑，而GPU作为核心硬件之一，扮演着至关重要的角色。NVIDIA作为GPU领域的领航者，推出了多款适用于不同场景的GPU产品，旨在满足从个人到大规模科研项目的LLM推理需求。然而，面对琳琅满目的GPU型号，如何精准选型，以确保性能、成本与扩展性的最佳平衡，成为了一个亟待解决的问题。在LLM推理的战场上，GPU的性能表现直接关乎任务的成败。针对不同规模的LLM推