就在公布了推进下一代计算机芯片制造工艺的计划之后不到一周,英特尔就宣布推出两款基于英特尔现有最强大的芯片架构的新芯片平台。
伴随着计算、网络在云、边、端的融合,从云到边、端,英特尔用软硬件一体化的方案实现AI无处不在,赋能运营商的转型。
如果你是数据中心运营商,可能会优先考虑数据中心服务器的可靠性、能源效率和最佳布局,但你也可能忽略了和服务器相关的另一个考虑因素:数据中心噪声排放。
冷却数据中心的最简单方法就是安装空气交换器,产生冷空气并在服务器机房内进行循环。但如果您想省钱,至少从长远来看,更好的方法可能是在每个机架上安装空气交换器,并用这些交换器来冷却各个服务器机架。
英特尔现任CEO、前数据中心部门负责人兼CTO Pat Gelsinger曾经开创出广为人知的tick加tock芯片升级法,帮助这家称霸全球的芯片巨头找到了产品升级之道与次第更新的理由。跟整个2000年代中期一样,降低风险并推动产品创新成为全世界的主流认知。
Arm Neoverse数据中心计算路线图刚刚迎来一系列新鲜元素,遗憾的是数据中心级独立GPU加速器仍然缺席。
当下,产业和企业的边界在消失,竞合关系也在变化,英特尔通过代工业务增加了产业链的协同能力,而不是此前的一体化闭环体系。
英特尔高管今天详细介绍了全新更名之后的“Intel Foundry”代工部门的新业务愿景,并透露了英特尔技术路线图上最先进的芯片制造工艺。
今天Nvidia公布了第四季度财务业绩,结果再次超出华尔街预期,使其股价在盘后交易中走高。
Groq大模型以每秒500个token,彻底颠覆了GPT-4的40 tok/s的速度纪录!
所有数据中心都在做一件相同的、基本的事情——提供托管IT基础设施的空间。那么,你怎么样才能知道一个数据中心是否比另一个数据中心“更好”呢?有一种方法,就是查看数据中心的层级。
量子计算机会成为数据中心领域的下一个重大事件吗?大多数量子乐观主义者(即那些相信量子计算机或多或少已经准备好用于现实世界的人)都会说是的。
要说当下最困难的挑战,就是如何为计算系统采购充足的英伟达“Hopper”H100 GPU。哪怕是作为供应商的英伟达自己,也只能在有限的配额之下谨慎规划、调拨给内部使用。
在不断变化的行业和经济挑战的背景下,IT在实现持续的业务成功方面发挥着关键作用。当今的IT系统不仅支撑着业务运营,而且支持实现公司业务战略各个方面的项目和计划。
英伟达(Nvidia)的人工智能故事理所当然地吸引了投资者的目光,不过竞争对手也在准备替代方案。AMD、英特尔、Cerebras、Tenstorrent、Groq、D-Matrix 和所有云服务提供商将如何影响市场呢?
英伟达公司今天推出了新的Nvidia RTX 2000 Ada Generation GPU,将更强大的生成式人工智能处理器打包到“紧凑型工作站”中,让用户能够在设备上运行高级AI应用程序。
面对商业AI服务和可定制的开源大型语言模型 (LLM) 等选项,企业领导者必须驾驭复杂的风险和收益环境。这种选择受到上市速度和数据安全等因素的影响,对于希望战略性投资GenAI的公司来说至关重要。
Chiplets技术是将所有组件集成在一块硅片上,采取模块化的方法,将每个具有专门功能的芯片组件,如数据处理或存储集成成为一个系统。由于每个芯片组件都更小且更专业化,因此它们的制造成本更低,发生故障的可能性也更小。