摘要：DeepSeek-V4预览版突袭式发布，以1M上下文为标配刷新开源大模型天花板。该模型通过mHC多流约束残差、CSA+HCA混合稀疏注意力等创新架构，有效解决长上下文计算瓶颈，在编程、数学推理等任务中媲美闭源顶流。工程上采用Muon优化器、细粒度计算通信重叠等技术，实现高效推理。V4系列包含Pro和Flash两个独立预训练的MoE版本，证明开源模型通过架构创新可突破性能极限。

谷歌云发布第八代TPU系列，开创性推出专用于训练和推理的两款独立芯片：TPU8t主打大模型训练，性能提升3倍；TPU8i专注推理服务，延迟降低50%。该系列采用台积电2纳米制程，预计2026年下半年投入使用。谷歌同时宣布2026年将投入1750-1850亿美元用于AI基建，并透露75%的新代码由AI生成。此次发布标志着AI芯片进入专业化时代，挑战英伟达市场主导地位，推动AI产业加速发展。

摘要：DeepSeek-V4预览版突袭式发布，以1M上下文为标配刷新开源大模型天花板。该模型通过mHC多流约束残差、CSA+HCA混合稀疏注意力等创新架构，有效解决长上下文计算瓶颈，在编程、数学推理等任务中媲美闭源顶流。工程上采用Muon优化器、细粒度计算通信重叠等技术，实现高效推理。V4系列包含Pro和Flash两个独立预训练的MoE版本，证明开源模型通过架构创新可突破性能极限。

摘要：DeepSeek-V4预览版突袭式发布，以1M上下文为标配刷新开源大模型天花板。该模型通过mHC多流约束残差、CSA+HCA混合稀疏注意力等创新架构，有效解决长上下文计算瓶颈，在编程、数学推理等任务中媲美闭源顶流。工程上采用Muon优化器、细粒度计算通信重叠等技术，实现高效推理。V4系列包含Pro和Flash两个独立预训练的MoE版本，证明开源模型通过架构创新可突破性能极限。

华为昇腾950芯片推出PR和DT两款专用架构，分别针对大模型推理的两个关键阶段进行优化。PR芯片侧重Prefill和推荐场景，以计算密集见长，具备128GB内存和1.6TB/s带宽，主打首Token响应速度和性价比；DT芯片则专注解码和训练任务，拥有144GB大内存和4TB/s超高带宽，确保长文本生成流畅性和训练稳定性。这种"一芯双构"设计突破传统全能芯片思路，通过场景化细分实

华为昇腾950芯片推出PR和DT两款专用架构，分别针对大模型推理的两个关键阶段进行优化。PR芯片侧重Prefill和推荐场景，以计算密集见长，具备128GB内存和1.6TB/s带宽，主打首Token响应速度和性价比；DT芯片则专注解码和训练任务，拥有144GB大内存和4TB/s超高带宽，确保长文本生成流畅性和训练稳定性。这种"一芯双构"设计突破传统全能芯片思路，通过场景化细分实

华为昇腾950芯片推出PR和DT两款专用架构，分别针对大模型推理的两个关键阶段进行优化。PR芯片侧重Prefill和推荐场景，以计算密集见长，具备128GB内存和1.6TB/s带宽，主打首Token响应速度和性价比；DT芯片则专注解码和训练任务，拥有144GB大内存和4TB/s超高带宽，确保长文本生成流畅性和训练稳定性。这种"一芯双构"设计突破传统全能芯片思路，通过场景化细分实

比如对于端口数为 40 的交换机，两层胖树架构可容纳的 GPU 卡的数量是 800 卡，三层胖树架构可容纳的 GPU 卡的数量是 16000 卡。不同GPU编号的智算节点间，借助NCCL通信库中的Rail Local技术，可以充分利用主机内GPU间的NVSwitch的带宽，将多机间的跨卡号互通转换为跨机间的同GPU卡号的互通。网络可承载的 GPU 卡的规模和所采用交换机的端口密度、网络架构相关。网

为什么说公有云是带刺的玫瑰呢？我想这应该从公有云的价值和可靠性问题两方面来说。价廉，付费即用、弹性收缩，不用采购设备，不管运维，这就是公有云的价值，也是公有云发展的推动力；现在很多企业都把自己的业务系统搬到云上，当然大部分上云客户都是选择核心上私有云，边沿业务上公有云。最近AWS、Azure频频事故，可靠性、数据控制力和安全一次次给用户敲响警钟，下面我们来谈谈公有云的可靠性和用户应该如何应对。

Pay As You Grow、Pay As You Use、Revenue Sharing是在在云计算、尤其是公有云市场环境下得到发扬光大，客户、运营商基于风险共担的考虑，按照其业务量或业务收入，向IT设备商支付相关设备、服务费用的一种商业模式。此类商业模式最早在运营商就开始采用，只是当时不成规模、未能形成体系。到目前为止，就像容器技术、微服务、虚拟化等技术一样，他们并非最几年才创造出来的技术，