算力资源规划

CPU负载诊断起点：top与load average解读 Linux服务器CPU负载异常时，top命令是最直接的诊断入口。执行top后，头部区域显示系统级负载指标，其中load a…

RDMA网络架构与传输模式 RDMA（Remote Direct Memory Access）允许网络中的计算机直接访问其他计算机的内存，无需CPU和操作系统介入，实现微秒级延迟和…

GPU算力资源规划决定了大模型训练与推理项目的成败。服务器硬件选型、显存容量、互联带宽和集群调度，每一项都直接影响训练速度和可用算力。本文从业务需求出发，给出服务器配置选型的完整思…

Linux服务器在多路CPU架构下，NUMA（Non-Uniform Memory Access）拓扑对应用性能的影响常被忽视。现代数据中心服务器普遍采用双路或四路CPU配置，每颗…

Terafab晶圆厂规模：9.3万平方米厂房的算力密度设计 SpaceX位于德州休斯顿西北格莱姆斯县的Terafab晶圆厂，占地9.3万平方米，距星舰基地约七小时车程。这座被称为史…

全国产十万卡AI超集群落成投用 2026年7月，中科曙光宣布中国首个全国产10万卡AI超集群「曙光8000（登峰）」正式落成并接入国家超算互联网。该集群部署于国家超算互联网郑州核心…

自研AI芯片对服务器架构的影响 2026年8月，SpaceX联合特斯拉在得克萨斯州启动Terafab AI芯片超级工厂，初期投资168亿美元，目标是实现AI芯片的自主设计与量产。这…

服务器性能测评为什么需要标准化方法 服务器硬件性能测评的核心问题在于：不同工作负载对硬件的需求差异巨大，跑分高不等于业务表现好。一款在SPEC CPU跑分中表现优异的服务器，在数据…

超大规模AI算力单体的技术定义 AI算力超级单体是指将计算、存储、网络、供电等资源在单一建筑内进行极致密度整合的数据中心形态。2026年8月远景科技集团在乌兰察布投产的&#8221…

GPU显存池化的技术背景与选型 在AI推理和高密度计算场景中，单块GPU显存往往无法被单一任务充分利用，造成算力浪费。以NVIDIA A100 80GB为例，单模型推理可能只占用4…