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告别液冷依赖?2U 服务器里的散热黑科技,重新定义风冷边界

它意味着,用户无需依赖部署工作复杂、成本高昂的液冷方案,即可在成熟稳定的风冷环境中释放极致性能,实现TCO(总拥有成本)与终端设备能效的完美平衡。在算力定义未来的时代,数据中心的散热瓶颈是制约性能跃升的核心枷锁。在低负载工况下,智能维持风扇于超低转速,设备运行声如耳语,整体能耗显著优化。确保不干烧,为系统提供充沛的散热冗余。2U空间优化的T型散热模组之中,铸。真正的颠覆,源于对核心基础元件的。80

#人工智能
GPT-4震撼发布!今晚跟两位行业大咖聊聊......席位有限,速抢!

今天GPT-4发布的消息,刷屏朋友圈。今晚8点,我主持《TGO鲲鹏会大咖面对面第5期》,邀请了:达观数据董事长兼CEO陈运文、晟云磐盾总裁郝峻晟两位行业大咖,一起聊聊“ChatGPT引发AIGC浪潮下的思考、应用与展望”,赶快预约吧。...

Apifox 技术 VP 陈鸿:API First 定义软件开发新范式

陈鸿,Apifox 技术 VP,TGO 鲲鹏会(广州)学员。曾就职于 37 游戏、美甲帮、快决测等公司,负责技术架构及技术管理工作。2014 年加入 37 游戏,期间实现广告业务架构统一,渠道精准广告探索;2017 年在美甲帮,带领团队建设领域驱动设计 (DDD) 范式框架,构建效能管理平台,千万级用户量商城业务大促零故障;2021 年加入快决测,带领团队搭建微服务架构体系,打造公司数字化及 Sa

技术本身,毫无价值?

一家伟大的科技公司,究竟是技术驱动,还是市场驱动?当今时代,企业需要的技术管理者,究竟是技术专家型,还是既懂技术又懂商业的复合型人才?类似的灵魂之问,一直是 IT 行业长期热议、又莫衷一是的话题。上周,K 哥跟上海数产数据运营总监、TGO 鲲鹏会(上海)董事杨冠军,就当下 IT 领域的许多热点问题进行了深入交流,让 K 哥收获颇丰,觉得很有意义。今天就把相关内容分享给大家。一、每位技术人员的成长,

舆情两极分化!为啥“昇腾转向GPGPU”的传闻炸锅了?

近期,随着“昇腾放弃ASIC转向GPGPU”的消息持续发酵,舆论场上给出的反应颇为激烈,从菊花厂拥趸到昇腾的用户和伙伴,各方观点甚至呈现出两极分化的状态。本月中旬,“昇腾改道”的消息刚刚露出,国内某些营销号瞬间进入尖叫时刻。还有在网上晒昇腾开发经验的博主,“除了sd基准模型能跑,还有glm2能用cpu推理,别的没一个能跑的...不管是容器还是社区建设都是一言难尽。有人分析,昇腾当前的问题主要在于没

#人工智能
对话TGO鲲鹏会(上海)负责人吴坚:我心中理想的上海分会

2025 年 2 月 6 日,TGO 鲲鹏会(上海)完成了一次负责人调换。允度软件 CEO、原 TGO 鲲鹏会(上海)负责人陈冲担任服务负责人,原 TGO 鲲鹏会(上海)兴趣小组 & 互动委员吴坚担任新一届 TGO 鲲鹏会(上海)负责人。这一期 TGO 人物专访,就让我们走进 TGO 鲲鹏会(上海)负责人吴坚,见证一位学员从小组成员到发起兴趣小组,从董事到分会负责人的成长,以及他对于未来上

华为开源CANN,再次释放“昇腾转向”信号

相对来说,GPGPU提供了另一种完全不同的思路——根据 NVIDIA GPU 公开(解密)的接口制造兼容 CUDA (PTX) 的硬件,然后做好编译器,提供 cublus、cudnn 等未开源的厂商定制库。结合此前“昇腾NPU改道GPGPU”的传闻,此举不仅进一步释放出昇腾战略转向信号,同时也描摹出一幅“全面对标英伟达”的崭新图景。华为方面表示,公司与各界伙伴探讨了如何更好地构建昇腾生态,并发起《

穷途末路的 IT 行业?

李学庆,某 AGI 公司首席技术官,TGO 鲲鹏会(北京)学员。毕业于北京航空航天大学计算机系获学士学位,后于北京大学光华管理学院 EMBA 获硕士学位。京东安全第一人,华平资本安全顾问,摩拜单车安全高级总监,特斯联首席信息安全官。擅长搭建技术体系、安全体系、隐私合规体系,以及出海风险管理。最近几年,移动互联网红利消失、经济下行,很多大厂纷纷裁员,于是经常有人说:IT 行业,已经山穷水尽,穷途末路

一个人干掉整个技术部门

K哥之前写过测评文章,这是商汤科技推出的基于大模型和轻量化引擎的AI编程工具,提供代码生成、补全、解释等功能,支持 Python、C++、Java 等 25 种编程语言,适配 jetbrains、VScode、MindStudio 等主流 IDE。相反,你只需要用自然语言,描述出你想要实现功能的“感觉”、“氛围”或“大致意图”,AI就能心领神会,为你生成完整的代码。领域的开创者和事实上的标准制定者

烧光5000万美金,我终于不慌了

曾几何时,在中国做一家真正的技术公司,想很纯粹地依托技术本身形成大的商业价值闭环,是无比艰难的。以至于一段时间以来,技术理想这个真正的核动力,在没做出伟大成果之前,都是不足为外人道也的东西。如果你确实没时间,至少认真看完这篇文章,要知道这可是AI大模型独角兽公司创始人,花了几千万美金烧出来的真知灼见,含金量非常高。既然相信Scaling Law,相信不同模态在深度学习层面本质上是一回事,那就算现在

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