带外网络是集群的“最后生命线”，其核心使命是：当业务网络、操作系统乃至硬件出现严重故障时，运维人员仍能通过独立的物理通道对服务器进行。：基于DHCP发现与Ansible脚本，实现256个节点HDM配置的零接触下发与批量固化。：通过网络设备VRF技术与端口级安全策略，构建逻辑“气隙”，杜绝从业务侧发起的横向渗透。：提供从物理布线表、交换机CLI脚本到验收测试用例的全套工具，确保交付即用。电源控制、固

为保障256台NVIDIA H100 GPU服务器集群的存储I/O性能，释放其顶级AI算力，特制定本存储网络建设实施方案。今天，向大家分享一下这个算力中心的存储网络建设方案，已对关键业务数据做脱敏处理，并使用DeepSeek调整相关描述，仅保留技术架构内容。业务网、存储网、RoCEv2算力网和带外管理网，建设了一个有2048卡H100（80GB显存）的超级计算集群。，以承载高并发、高吞吐的数据集加

国内版的是DeepSeek-V3-1-Terminus和GLM-4.6，其中GLM-4.6就像一个有脾气的大佬，虽然没有Credit限制，但总是报请求超限，用上一个多小时就让我歇息2小时，我估算了一下，大概是10000秒，倒是简单粗暴。工欲善其事，必先利其器。最开始的时候就是用Gemini-2.5-Pro，后来半道崩殂，只能切换到国内版本，总计历时8天，这才将一个功能相对完整的1.0.0版本拿到了

正文共：1234 字 40 图，预估阅读时间：2 分钟如果你问ChatGPT有哪些开源的SD-WAN方案，他会这样答复你：我们看到，OpenWrt也属于比较知名的开源SD-WAN解决方案。当然，在很久之前，我就发过几篇和OpenWrt相关的文章（软路由是啥？OpenWrt又是啥？长啥样？在VMware装一个瞅瞅、在ESXi上把OpenWrt变成真正的路由器）。包括我们公司，目前也有一些基于Open

虽然显存够大，但是架构版本是6.1的Pascal架构，不支持FP16，需要到7.0版本的Volta架构才支持，也就是到Tesla V100这一代；开始操作之前，先介绍一下软件版本信息：vLLM的当前最高版本为0.7.4，能支持的PyTorch最高版本为2.5.1，对应的CUDA版本最高为12.4，对应的操作系统为Ubuntu 22.04 LTS，显卡驱动为550.144.03。好了，到这里，vLL

而且，512 GB运行内存的Mac Studio也只要10万块，如果是NVIDIA的GPU，差不多要四五十万了，相比之下，Mac的性价比简直是四两拨千斤。接下来，我们还是在ollama官网查看DeepSeek-R1模型信息，发现使用ollama run deepseek-r1命令拉取模型时，默认使用的模型是INT4量化后的8B参数模型，而之前我记得是INT4量化后的7B参数模型，不知道是我记错了还

点击【开始】之后，我们开始配置LLM偏好，本次，我们选择【Local AI】，并在Local AI Base URL处填入http://192.168.1.222:8000/v1，这样系统就能自动识别到存在的模型，再从Chat Model Selection选择对应的模型就可以了。对应的，我们安装了显卡驱动的550.144.03版本，PyTorch的2.5.1版本，CUDA的12.4版本，cuDN

我们前面简单对比了DeepSeek 1.5B-32B的模型能力情况（一道四年级数学题，DeepSeek-R1的32b以下模型全军覆没，视频为证！），为什么会有这么大的差异呢？我最近又深入学习了一下。大概意思是说，大模型中的每一个参数就是一个数字，默认的存储精度一般是BF16或者是FP16，学过编程的都知道，FP16就是16位半精度浮点数，数据长度有16bit，也就是2字节。按照这个容量计算，7B（

Gemini 3是Google对标OpenAI稍早发布（11月12日）的GPT-5.1的重磅回应，不仅推出了Pro版本，还引入了新的深度思考（Deep Think）模式。好在他意识到了自己的错误，马上触发了更新机制，将最新的三皇争霸替换成了Gemini 3 Pro（Google）、GPT-5.1（OpenAI）和DeepSeek V3.2（深度求索）。并且，我还给了他一次扬名立万的机会，问他GPT

我们前面安装了华为研发的叼炸天的openEuler系统（openEuler操作系统难道是CentOS的换壳？），还做了几个简单测试（CentOS和OpenEuler转发性能对比），操作下来之后，我们竟然发现openEuler的网络性能要优于其他Linux系统（还得是华为，OpenEuler打流能到37 Gbps）。最近，我测试了一种新的跨境方案，打算再测试一下openEuler的加解密性能，没想到