NVIDIA DGX GB200 超级计算集群数据中心部署指南解读，NVIDIA AI 工厂部署与 Broadcom AI 计算 ASIC 光学连接技术
在人工智能（AI）领域，特别是深度学习和神经网络训练中，GPU（图形处理单元）已经成为不可或缺的硬件。但为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU（中央处理单元）呢？让我们通过一个生动的比喻来揭开这个谜团。
一文揭秘全球最大AI超算，解析液冷机架和网络系统的创新设计。这台全球最大AI超算Colossus由xAI和英伟达联手建造，耗资数十亿，10万块H100仅半个多月搭建完成，未来规模还将扩大一倍！
通过深入分析这些 GPU 的性能指标，我们将探讨它们在模型训练和推理任务中的适用场景，以帮助用户在选择适合的 GPU 时做出明智的决策。同时，我们还会给出一些实际有哪些知名的公司或项目在使用这几款 GPU。
据路透社消息，OpenAI的首款自主研发AI芯片将于2026年亮相。此芯片由博通（Broadcom）负责设计，台积电（TSMC）进行代工，表明OpenAI开始深入硬件领域。该举措旨在通过定制推理芯片，降低运营成本、优化AI推理环节的效率，同时提高芯片供应链的灵活性和安全性。
AI操控计算机，正掀起一场悄无声息人机交互变革。科技巨头们纷纷发力新赛道，一个关键问题也浮出水面：我们的算力储备，足够支撑这场革命吗？高功耗低算效、多元算力生态等挑战不断，AI算力困局，该如何解？
2024 年 10 月 23 日 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋携手丹麦国王启动该国最大 AI 超级计算机，旨在实现量子计算、清洁能源、生物技术等领域的突破，服务丹麦社会乃至全球。
前不久在人工智能的帮助下，两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型（LLM）和深度学习的广泛应用，GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。
谷歌在本周一表示，与 Kairos Power 公司签署一份从多个小型模块化反应堆购买电力的协议，以满足发展人工智能的用电需求。
红杉资本的报告曾指出，AI产业的年产值超过6000亿美元，才够支付数据中心、加速GPU卡等AI基础设施费用。而现在一种普遍说法认为，基础模型训练的资本支出是“历史上贬值最快的资产”，但关于GPU基础设施支出的判定仍未出炉，GPU土豪战争仍在进行。
