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深度参与 Bitcoin Asia 2025 展会,共探区块链前沿趋势
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2021
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链力40尺蚂蚁水冷移动方舱:重新定义矿业生产高效稳定新标准
加密货币行业的未来:2025年及以后的机遇与挑战
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。
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。
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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