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NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition 深度解析:AI服务器新一代“高密度算力卡”?

相比 B200 这类面向超大规模训练的数据中心 GPU,NVIDIA本次在GTC 2026上推出的 RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition,更像是一款直接面向企业侧部署环境设计的产品。从规格上看,它并不追求绝对性能上限,而是在算力、功耗、形态与部署适配之间做了一个更工程化的平衡,这种取向在当前企业 AI 基础设施落地阶段反而更具现实意义。

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#人工智能#服务器#科技 +4
英伟达 H200 解禁之后,算力格局会发生什么变化?

特朗普政府宣布允许英伟达等公司向中国出售AI芯片,但将从中抽取25%的分成,并表示这一安排也将适用于AMD、英特尔等其他芯片公司。

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#人工智能#服务器#科技 +3
制裁之下的算力博弈:英伟达中国特供版 & 旗舰显卡全系深度揭秘

英伟达通过对NVLink带宽、FP64运算及Tensor Core算力做“阉割”,巧妙规避美国对高端AI芯片的出口管制,同时保留核心AI与HPC性能,从而巩固其在全球最大半导体市场的份额。特供版策略既是技术创新的体现,也是地缘政治压力的产物。短期内,这些产品仍能满足部分市场需求,但长期需应对国产芯片崛起和美国政策的不确定性。NVIDIA若再推新特供版,你认为它会如何平衡性能与政策?下一次禁售的“红

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#人工智能#服务器#运维 +2
超微物联网超级服务器IoT SuperServer SYS-210SE-31A 评测

SYS-210SE-31A是Supermicro在日益流行的边缘服务器领域的最新产品。有趣的是,这款2单元430mm短深度服务器提供了3个热插拔节点,每个节点都有1个CPU和8个DIMM插槽。

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#iot#物联网#服务器 +1
机器人仿真硬件选型:CPU、GPU、显存、内存与存储怎么配?

从场景复杂度、传感器、并行环境和持续运行方式分析机器人仿真对CPU、GPU、显存、内存、NVMe与网络的需求,并说明工作站、服务器和多GPU平台的适用边界。

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#机器人#仿真
机器人研发负载拆解:数据、仿真、训练与推理分别需要哪些计算资源?

从数据处理、机器人仿真、模型训练和真机推理四条链路拆解CPU、GPU、显存、内存、存储与网络需求,并给出工作站、服务器和集群的升级判断方法。

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#机器人#人工智能#服务器
AI+EDA工作负载拆解:CPU、GPU、内存与存储如何配置

AI智能体接入EDA工具后,新增负载并不只在GPU。本文按逻辑仿真、并行回归、本地大模型和多物理场等任务拆解CPU、GPU、内存、NVMe与共享存储的配置逻辑,并给出PoC指标。

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#人工智能#AI#GPU +1
Qwen3.8-Max vs Kimi K3部署对比:API验证、开放权重与集群规划

本文基于截至2026年8月5日的官方资料,对比Qwen3.8-Max与Kimi K3的API状态、开放权重、MoE参数口径、精度、推理引擎、集群拓扑、1M上下文、Coding Agent基础设施及企业PoC路径。GPU卡数需在目标环境完成验证后确定。

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赋创FR50 AI BOX部署解析:RK3588+LQ50 Duo架构、320 TOPS与模型适配参考

解析赋创FR50 AI BOX的RK3588主控与LQ50 Duo AI推理架构、320 TOPS@INT8算力构成、LLM/VLM模型参考数据,以及本地大模型、RAG和机器人上层推理的部署配置方法。

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#人工智能#架构
DeepSeek V3.2 本地部署GPU选型指南:H200 vs RTX PRO 6000 vs RTX 5090

DeepSeek V3.2 的发布将开源模型的推理能力推向了新高度。作为一款拥有 671B 总参数规模(MoE 稀疏激活机制,单 token 实际激活约数十B级别)的大模型,其在长文本处理、复杂逻辑推理及多任务生成能力上表现突出。

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#人工智能#服务器#架构 +4
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