算力资源规划

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…

显卡涨价的现实冲击 2026年8月，NVIDIA显卡供应链危机进一步升级。华硕、技嘉等板卡厂商集中上调零售价格，RTX 3060 12GB这类发布多年的入门卡涨幅接近千元，RTX …

全球九大CSP资本开支同比激增90% 2026年8月3日，TrendForce集邦咨询发布最新报告：全球九大云端服务供应商（CSP）2026年总资本支出预计突破8867亿美元，同比…

算力资源规划的常见误区与正确方法 服务器算力资源规划的核心目标是在性能、成本和可靠性之间找到平衡点。很多团队在规划时容易陷入两个极端——要么按照峰值需求满配采购，导致资源利用率长期…

DRAM涨价背景与服务器采购的影响 Omdia在2026年8月初发布的最新预测显示，受AI需求持续超过全球供应的影响，DRAM和NAND市场呈现爆发式增长，2026年半导体市场收入…

AI推理服务器的GPU选型直接决定了算力成本和业务吞吐上限。2026年全球AI云业务收入强劲增长，微软Azure增长43%、谷歌云增长82%、亚马逊AWS增长37%——三大云厂商的…

服务器运维的核心任务是在成本和性能之间找到平衡点。无论是云服务器选型还是物理机架设，都离不开对算力资源规划的精确计算。本文从硬件评估、系统配置到安全加固，提供一套可直接落地的操作指…

GPU算力服务器选型的核心决策维度 大模型训练和推理场景对GPU服务器的需求爆发式增长，选型不再是简单的”买最贵的”或”买最多卡”的…

2nm制程量产对服务器硬件选型的冲击 台积电2nm制程已进入全速量产期，Fab 20月产出正式突破2万片晶圆，2nm流片数量达到3nm同期的4倍。这意味着2026年下半年起，采用N…