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AI的隐藏瓶颈：网络如何影响企业LLM战略
长期以来，对AI网络进行基准测试和优化都需要在昂贵、耗电的GPU上运行实时工作负载。但GPU的可用性有限，而且大规模测试环境的配置需要时间和资金。因此，网络验证往往要推迟到实际工作负载运行时才能进行——这对于发现设计缺陷或性能瓶颈来说已经太迟了。
SIGGRAPH｜智能体认知体系“跃迁” NVIDIA Nemotron、Cosmos Reason“双轨” 定义信息与物理边界“推理范式”
NVIDIA于SIGGRAPH上宣布扩展两类面向推理任务的模型体系
Dell PowerProtect全面升级，助力企业强化网络韧性与恢复能力
Dell PowerProtect以持续创新助力企业提升网络韧性、简化恢复流程，在持续演进的网络威胁环境中筑牢数据安全防线
EVOLVE 2025｜ 推进AI从PoC到“生产线” Cloudera开辟了这样一条路！
据质量、数据访问权限、安全合规、跨环境调度、成本控制构成了企业级AI生产环境的多维挑战。
EVOLVE 2025｜Cloudera重塑数据底座“基本盘” 加速AI“增长飞轮”
在数字经济飞速发展的今天，数据已无可争议地成为驱动AI创新的核心要素。然而，企业在AI落地过程中常面临数据分散、治理不善、访问受限等挑战，使得许多概念验证项目（PoC）难以推进至生产环境。
EVOLVE 2025｜跨越数据主权与云弹性 Cloudera“融合三部曲”定义AI转型“四重境界”
Cloudera的技术实践，折射出当下企业数据智能化转型的核心命题，更体现出四层境界的思考。
中国两大高校团队斩获第六届TE Connectivity AI Cup全球竞赛桂冠
2025年8月4日，在全球行业技术领先企业TE Connectivity（以下简称“TE”）主办的第六届TE AI Cup全球竞赛中，中国西南财经大学团队与华南理工大学团队凭借出色表现双双夺冠。
是德科技探讨AI数据中心：下一代AI网络需要更高阶的验证
AI（人工智能）通过满足工作负载需求正在深刻改变着世界。然而，尽管AI正以无数种方式影响着人们的工作效率、创造力乃至整个社会，但根本的变革却发生在为这项技术本身提供底座支撑的数据中心当中。
博通发布Jericho4芯片助力多数据中心AI协同运算
博通推出Jericho4网络芯片，能够连接超过100万个处理器跨越多个数据中心，数据处理能力是前代产品的四倍。该芯片可连接距离超过100公里的设施，帮助云公司将较小的数据中心连接成大型AI系统。随着GPU集群功耗增大，单一建筑难以容纳，新芯片为分布式部署提供解决方案。
伟创力为下一代英伟达AI基础设施提供先进电源管理解决方案
今天，伟创力在台北举行的OCP亚太峰会（Open Compute Project, 开放计算计划，简称：OCP）上宣布推出一款全新的电源架系统，以加速800 伏直流（800VDC）电力架构的应用，满足AI基础设施及AI工厂日益增长的需求。
AI“变身”运维“老师傅” 施耐德电气用30年OT积累 打造更“懂行”的“楼宇智能体”
施耐德电气携EcoStruxure(TM) Building GPT亮相WAIC 2025。
数据中心运营商可持续性数据收集出现倒退趋势
Uptime Institute最新调查显示，数据中心运营商在可持续发展数据收集方面出现停滞甚至倒退趋势。尽管能耗和电源使用效率仍是最常追踪的指标，但收集这些数据的运营商比例已从2024年的89%和76%分别下降至84%和74%。调查涵盖800家数据中心业主和运营商，发现除欧洲地区水资源使用数据收集有所增长外，其他可持续发展指标的数据收集普遍下滑。
Acumera收购Scale Computing后将采用Scale Computing品牌
边缘计算和网络安全供应商Acumera收购了超融合基础设施厂商Scale Computing，合并后的公司将沿用Scale Computing品牌。这一收购使Scale Computing成为最后一家被收购的独立HCI厂商。合并后的公司将结合Acumera的边缘网络安全能力和Scale的虚拟化平台，为多站点客户提供统一的边缘计算解决方案，预计年收入达3500万美元。
芯片制造商Ambiq Micro IPO募资9600万美元，股价暴涨超60%
芯片制造商Ambiq Micro在纽约证券交易所首日交易中股价飙升超60%。该公司通过IPO融资9600万美元，售出400万股，每股24美元。总部位于奥斯汀的Ambiq专注于可穿戴设备和电视遥控器等电池供电设备的处理器。其旗舰芯片Apollo510集成CPU和GPU，可运行AI模型并具备网络安全功能。
Enfabrica推出弹性AI内存架构提升GPU工作负载效率
Enfabrica发布EMFASYS技术，结合以太网RDMA和CXL技术，打造可连接AI GPU服务器计算机架的内存设备，旨在提供弹性内存带宽和容量，减轻GPU高带宽内存负担。该系统通过3.2 Tbps ACF-S SuperNIC交换机连接，支持多端口800GbE连接和144个CXL 2.0通道，可池化高达18TB的DDR5内存，解决AI推理中的内存带宽扩展问题。
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