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从芯片大类来看，目前所有芯片都可被分为CPU、GPU、FPGA和ASIC四大类。CPU是“芯片之母”，拥有最强的通用型，适合复杂的指令与任务；GPU是人类历史上的第一大类“ASIC”芯片，通过大量部署并行计算核，实现了对异构计算需求的优化；
随着电子技术高速发展，半导体芯片迭代更新速度加快，高端芯片开始有大量的技术壁垒瑟，被少数大厂严重垄断，而我国起步较晚，目前只限于中低端芯片领域发展。很多人好奇，中国要多久才能攻克高端芯片？近日，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信接受了外媒采访，其
选择GPU时，需要考虑处理能力、内存和操作系统支持。这些因素可确保硬件兼容性和数据中心的有效性能。哪些GPU规格最重要？在选择和评估GPU时，有几个关键规格是非常重要的，它们会直接影响到GPU的性能和适用场景。以下是几个最重要的GPU规格：
目前尚无正式的行业基准来定义消费级和数据中心GPU。不过，不同GPU产品之间存在硬件和处理速度差异，从而区分数据中心和基于PC的使用情况。传统消费级GPU在64位浮点处理中最高可达0.38万亿次浮点运算(Tflops)，而企业级Nvidia
自从人工智能（AI）大模型的横空出世，人们开始意识到算力的重要性，算力是计算能力的简称，算力实现的核心是CPU、GPU、FPGA、ASIC等各类计算芯片，并由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。可以说，谁的算力最多最强，就意
简介生成式人工智能（AI）的兴起正在改变众多行业，数据中心也不例外。人工智能模型是计算密集型的，其日益增长的复杂性要求 GPU、节点、服务器机架和数据中心园区之间实现更快、更高效的互连。这些互连将极大地影响数据中心架构的扩展能力，并使其能够可持续地处理人工智能模型的需求。适合这个新人工智能时代的收发
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