人工智能正从技术探索阶段，全面进入产业落地的深水区。通过算力、联接、存储、应用平台等关键技术的持续创新，推动人工智能与实体经济深度融合，加速规模化落地进程。

考虑到很多EDA软件工具按照CPU核心数计费，高主频处理器可以在提升计算性能的同时，降低软件费用的开支。EDA在IT基础架构设计时通常倾向于采用低核数，高主频的CPU，这意味着它们可以在每个机架上每天运行更多的任务。EDA芯片设计软件用于功能(数字)模拟的许多最常用工具都是单线程运行的，并且更喜欢使用高主频和大L3缓存的CPU。AMDEPYC™处理器在EDA工作负载领域提供出色的支持每核心更多L3

分布式存储系统的各个子系统，从协议服务到持久化存储，都依赖KVDB存储元数据信息，KVDB的性能直接影响到整个系统的IO性能、故障恢复性能、迁移性能。本文介绍了下一代存储KVDB在性能优化方面的技术，并对未来性能优化方向进行了探讨，旨在为下一代存储构建高性能的元数据KV存储引擎。

大模型训练和推理都依赖多机多卡的大规模集群的方式来进行。拥塞问题和负载不均是大规模集群网络吞吐下降的根本原因，端网融合是提升集群网络性能的主要途径，是业界主流的技术发展方向。本文将深入剖析端网融合的基本原理、关键技术、业界主流方案、未来发展方向以及我们的探索和实践。

AI添动力，无损网络通向下一站网络传输可以多高效？让我们来一探“无损网络”的奥秘。“东数西算”正热 数字经济加速发展有“新路”随着《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》的引发， “东数西算”、“数据中心创新性发展”成为业界高度关注的热点话题。“东数西算”是建设“全国一体化算力网络国家枢纽节点”的国家级战略工程，旨在改善我国数字基础设施不平衡的布局，让数据中心能够在数字经济的发展中发挥

可观测性指如何从外部输出推断及衡量系统内部状态，描述的就是“观测-判断-优化-再观测”这个闭环的连续性、高效性。当下，应用架构从单体系统逐步转变为微服务，其中的业务逻辑随之变成微服务之间的调用与请求。资源角度来看，传统服务器这个物理单位也逐渐淡化，变成了看不见摸不到的虚拟资源模式。从以上两个变化可以看到这种弹性、标准化的架构背后，原先运维与诊断的需求也变得越来越复杂。

国家发改委批复同意8地启动建设国家算力枢纽节点，拉开了国家级算力网络规划的大幕。算力网络的调度策略不但依赖算因子，也依赖网因子。其中网因子中的关键指标之一就是时延抖动。确定性网络因其具备提供确定的丢包和抖动的能力，成为支撑算力网络发展的一项重要技术。究竟何为确定性网络？它与现存的传统网络有什么区别？下面让我们来揭开它神秘的面纱。几十毫秒到几毫秒，以太网里的超级高铁自上世纪70年代3Com公司发明以

去重是一种最简单的告警聚合方式，将大量重复的告警合并为一条。去重的关键措施是定义重复判断的关键属性，结合时间窗的范围限定来做计算。比如监控系统对网络中的设备轮询，如果设备通讯异常，那么监控系统每次轮询都可能会产生一条告警，长时间累积的话，系统中就会产生大量重复告警，如果每收到一条告警都对其进行转发和处理，会有大量的重复工作，所以去重聚合是最基础的也是必备的一种聚合方式。以上介绍了当前业内会用到的一

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本文分析了Scale-up网络的技术要求，指出当前RoCE v2与PCIe都不能完全满足Scale-up网络的技术要求，需要从物理层、链路层及事务层等各个层面做优化。系统梳理了Scale-up网络国内外最新的标准化进展，并对未来Scale-up网络趋势做出预判。