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液冷技术：AI训练机房高效散热的核心引擎

液冷技术：AI训练机房高效散热的核心引擎

随着人工智能大模型（如ChatGPT、DeepSeek）的爆发式发展，AI训练机房对算力的需求呈指数级增长，而高密度算力的背后是功耗和散热的双重挑战。传统的风冷技术已无法满足单机柜功率突破100kW的散热需求，液冷技术凭借其高效节能、稳定可控的特性，成为AI训练机房不可或缺的解决方案。以下从技术优势、实际应用、经济性和未来趋势等方面，剖析液冷技术对AI训练机房的重要性。

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什么是EpiK Protocol铭识协议？

什么是EpiK Protocol铭识协议？

2012 年，谷歌 Knowledge Graph 产品初步成形，开启了知识图谱时代。到现在，知识图谱已经被广泛应用在自然语言处理的各项任务中，如金融、电商、医疗、政务等众多领域的信息搜索、自动问答、决策分析等。

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AI做显卡、显卡跑AI！英伟达实现芯片设计自循环？

AI做显卡、显卡跑AI！英伟达实现芯片设计自循环？

Dally在2022年的GTC演讲中描述道：「我们的设计团队是一个约有300人的小组，试图在英伟达的产品设计上探索更有前瞻性的领先位置。我们有点像远光灯，试图照亮远处的东西。这个团队被松散地组织成两半。

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什么样的 GPU 才是人工智能训练的最佳选择？

什么样的 GPU 才是人工智能训练的最佳选择？

众所周知，当今业界领先（State-of-the-art）的深度学习模型都会占用巨大的显存空间，很多过去性能算得上强劲的 GPU，现在可能稍显内存不足。探讨了哪些GPU可以在不出现内存错误的情况下训练模型，这些显卡更适合个人电脑和小型工作站。该篇文章的核心结论是，显存大小非常重要。是的，显存大小正在制约着很多深度学习模型的训练。

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