<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[m0_71832273的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; m0_71832273]]></copyright><item><title><![CDATA[内存涨价的迷局与破局：普通人如何应对2026年的存储危机？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/159923053</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/159923053</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Tue, 07 Apr 2026 16:25:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：2026年内存价格持续上涨，主要因AI服务器抢占产能导致消费级存储芯片供应紧张。尽管短期出现现货价格回调，但上游合约价仍攀升，预计涨价趋势将持续至2028年。建议消费者：刚需用户选择次旗舰机型或老款库存机；非刚需用户延长旧设备使用周期；DIY玩家避免板载内存，考虑国产替代方案。理性消费、降低存储需求执念是应对当前涨价潮的有效策略。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2026年AI产品榜·全球总榜， 2月3日更新]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/157729082</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/157729082</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Wed, 04 Feb 2026 14:41:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI产品榜全球总榜分为网站榜和应用榜两大类别。网站榜依据月访问量对全球网站进行排名，应用榜则根据月活跃用户数排序。榜单由权威机构AICPB制定标准并每月更新，网站榜数据周期为2025年12月，应用榜为2026年1月。该排名系统为行业提供了客观的AI产品影响力评估指标，最新更新时间为2026年2月3日。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[帝国筑基：英伟达2025年500亿美元豪赌，打造AI时代“算力-模型-实体”闭环]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/156432673</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/156432673</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Wed, 31 Dec 2025 06:15:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[CUDA = AI时代的操作系统” “GPU = 新的通用计算单元” “合作伙伴 = 生态共建者”2025年的每一笔投资，都不是孤立的交易， 而是一块拼图—— 拼出的，是一个由英伟达定义的AI未来。黄仁勋用资本、技术与远见， 在全球AI狂潮中， 不仅卖铲子， 还买下了金矿、修了铁路、印了货币。，英伟达（NVIDIA）在黄仁勋（Jensen Huang）的主导下，掀起了一场史无前例的。✅ 影响：英伟达正式承认“GPU在推理场景不够快”，开始布局专用AI加速器。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[华为昇腾384超节点「全对等架构」是否意味着冯·诺依曼体系走到尽头？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/149826412</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/149826412</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Fri, 01 Aug 2025 10:01:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[华为昇腾384超节点的「全对等架构」是针对AI大模型需求的重要创新，突破了传统冯·诺依曼体系在超大规模并行计算中的通信瓶颈，实现384卡高速互联与高效分布式推理，使AI训练效率提升3倍。虽然该架构在AI领域表现突出，但冯·诺依曼体系在通用计算中仍不可替代。未来两者将呈现专用与通用场景分化、技术融合发展的趋势。这一创新标志着计算架构向专用化演进，但传统体系的基础思想仍将持续影响计算机科学发展。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2025.3.23英伟达RTX50系列显卡GPU参数速查，备用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/146454207</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/146454207</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2025 12:07:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[含RTX5090、RTX5090D、RTX5080、RTX5070TI、RTX5070.....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2025.3.23英伟达常用GPU参数速查表，含B300]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/146454143</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/146454143</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2025 12:05:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....英伟达常用GPU参数速查表，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【清华黑科技】4090显卡秒变“科研神器”，千亿级大模型DeepSeek-R1轻松跑，成本只要7万元！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/145686319</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/145686319</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2025 16:47:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hey，各位科研大佬、技术宅们！今天，我得给大家讲讲一个超级劲爆的好消息！清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技，居然把千亿级大模型DeepSeek-R1的推理门槛给“踢”了！你没听错，就是用咱们平时玩游戏的4090显卡，就能轻松搞定这个大家伙！😱但清华大学KVCache.AI团队和趋境科技做到了！他们不仅做到了，还开源了项目，让所有人都能用上。这操作，直接把AI圈的水搅得更热了！：之前，跑满血版DeepSeek-R1，那得用上A100、V100这种高端显卡，成本动辄几十万。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NVIDIA GB200 Superchip及各厂家液冷服务器和液冷机柜介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/144750890</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/144750890</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Thu, 26 Dec 2024 19:16:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[云达科技现场展示的1U机型QuantaGrid D75B-1U，在Nvidia GB200 NVL72的系统建置框架之下，可透过单座机柜容纳72台这样的设备。新一代 AI 液冷机架解决方案 NVIDIA GB200 NVL72，结合了 36 个 NVIDIA GB200 Grace Blackwell 超级芯片，其中包括 72 个基于 NVIDIA Blackwell 的 GPU 和 36 个NVIDIA Grace CPU ，它们通过第五代NVIDIA NVLink互连，形成单个大型 GPU。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RTX 5090和RTX 5080规格曝光，价格也让人“心跳加速”？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142623261</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142623261</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Sat, 28 Sep 2024 22:50:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[嘿，各位游戏发烧友们，你们有没有感觉到现在的电脑游戏越来越吃配置了？别急，英伟达即将发布的两款新显卡——RTX 5090和RTX 5080，可能会成为你的救星。不过，这两款显卡之间的性能差距可不是一星半点，而且价格可能也会让人咋舌。想知道更多细节吗？那就接着往下看吧！1.2.3.从这些配置和参数来看，RTX 5080和RTX 5090相比上一代确实提升了不少。RTX 5090的CUDA核心数量比RTX 5080多出约102%，这样的差距足以让高端玩家为之疯狂。然而，随着性能的提升，价格也必然会上涨。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Intel终放大招！128核心怪兽级处理器，性能炸裂，AMD压力山大！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142623114</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142623114</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Sat, 28 Sep 2024 22:35:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[128核心256线程，三级缓存504MB，基准频率2.0GHz，全核频率3.2GHz，加速频率3.9GHz，热设计功耗500W。120核心240线程，三级缓存504MB，基准频率2.1GHz，全核频率3.2GHz，加速频率3.9GHz，热设计功耗500W。96核心192线程，三级缓存480MB，基准频率2.4GHz，全核频率3.5GHz，加速频率3.9GHz，热设计功耗500W。96核心192线程，三级缓存480MB，基准频率2.1GHz，全核频率3.2GHz，加速频率3.9GHz，热设计功耗480W。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【炸裂揭秘！】NVIDIA黑科技：B100、B200的“留一手”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142597911</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142597911</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Fri, 27 Sep 2024 17:07:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[各位科技发烧友们，你们是不是一直在寻找那个能让高性能计算（HPC）性能飙升的“秘密武器”？今天，咱们就来聊聊NVIDIA的最新黑科技——Blackwell架构，看看它是如何重新定义AI和HPC的！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解锁高性能计算新纪元：NVIDIA B100、B200的“隐藏大招”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142595484</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142595484</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Fri, 27 Sep 2024 15:55:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[NVIDIA，作为GPU技术的领头羊，不断推陈出新，以其强大的计算能力和创新的技术解决方案引领着这一领域的发展。传统的GPU计算卡通常需要通过PCIe插槽安装在主板上，这不仅限制了计算卡的数量和密度，还增加了系统的复杂性和功耗。B100采用了NVIDIA最新的GPU架构，集成了大量的Tensor Cores和CUDA Cores，为深度学习、科学计算等任务提供了强大的计算能力。在显存方面，B100配备了高速的HBM2e（或更高版本的HBM）显存，为大规模数据处理和模型训练提供了充足的带宽和容量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[显卡品牌排名，显卡型号的区别划分大解析：一线至小众，选卡不再迷茫]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142530981</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/142530981</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Wed, 25 Sep 2024 19:47:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[NVIDIA在售显卡品系图鉴nVIDIA显卡主流品牌、所属公司、地区、OEM关系简介如下：华硕：ASUS，华硕电脑，（中国台湾），华硕自产；微星：MSI，微星科技，（中国台湾），微星自产；技嘉：GIGABYTE，技嘉科技，（中国台湾），技嘉自产；：LEADTEK，丽台科技，（中国台湾），丽台自产；艾维克：EVGA CO，（美国），华硕/康代工；影驰：GALAX，嘉威科技，（中国香港），影驰自产/同德代工；：COLORFUL，七彩虹集团，前世和资讯，（中国广州），承启代工；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SLAM究竟是什么？让你从0到1了解SLAM]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/141847742</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/141847742</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Tue, 03 Sep 2024 09:18:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[例如，视觉在纹理丰富的动态环境中稳定工作，并能为激光SLAM提供非常准确的点云匹配，而激光雷达提供的精确方向和距离信息在正确匹配的点云上会发挥更大的威力。SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题，为了让大家更多的了解SLAM，以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类（基于传感器的SLAM分类）来进行全面阐述，本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一键解锁：科研服务器性能匹配秘籍，选择性能精准匹配科研任务和计算需求的服务器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/140680175</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/140680175</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Thu, 25 Jul 2024 09:16:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[涉及深度学习和人工智能，GPU 性能至关重要，能加速训练和推理，缩短研究周期。7、与同领域科研人员交流经验宝贵，了解他们的服务器配置和性能表现，有益自身选择。6、参考类似任务基准测试结果，用专业性能测试工具如 Cinebench 、SPEC CPU 等，可全面测试分析服务器 CPU 性能。4、存储方面，要重视读写速度。因此，精准匹配科研服务器性能需综合考虑多因素，科学评估分析，结合需求和预算，选到合适服务器，为科研提供有力支持。科研数据量大、算法复杂，需足够内存容量避免频繁内存交换，保证计算流畅和效率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[A100/H100/GH200集群：网络架构及光模块需求]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378478</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378478</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Thu, 11 Apr 2024 19:07:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于NVLink 4.0对应互联带宽双向聚合是900GB/s，单向为450GB/s，则256卡的集群中，接入层总上行带宽为115200GB/s，考虑胖树架构以及800G光模块传输速率（100GB/s），800G光模块总需求为2304块。RSC项目第二阶段，Meta总计部署2000台A100服务器，包含16000张A100 GPU，集群共包含2000台交换机、48000条链路，对应三层CLOS网络架构，若采用全光网络，对应9.6万个200G光模块，即A100:光模块=1:6，与前文测算的A100架构相同。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[紧跟“智算中心”这波大行情！人工智能引领算力基建革命！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378388</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378388</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Thu, 11 Apr 2024 19:05:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型训练推理如何选择GPU？一篇文章带你走出困惑（附模型大小GPU推荐图）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378518</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378518</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Thu, 11 Apr 2024 19:03:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[它采用了先进的Ampere微架构，具备强大的浮点运算能力和高效的内存带宽，能够满足大模型训练推理的高计算需求。对于预算有限的用户，可以选择性价比较高的V100 32G或A800/H800等型号的GPU。对于大模型而言，足够的显存能够确保训练过程的顺利进行。这些GPU不仅能够满足大模型的训练需求，还能够在推理过程中提供稳定可靠的性能。此外，还需要考虑GPU的散热性能，以确保在高负载运行时能够保持稳定的温度。这类配置不仅能够满足大规模模型的训练需求，还能提供优秀的推理性能，为用户带来流畅的使用体验。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Nvidia B100/B200/GB200 关键技术解读]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378343</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378343</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Sun, 07 Apr 2024 08:54:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[B200 GPU的数量是现有H100的两倍多，但B200封装了2080亿个晶体管（而H100/H200上为800亿个）。这意味着B200芯片封装密度比H100进一步提高，对管理散热和功耗也提出了更高的要求。引入一种新的计算精度，位宽比FP8进一步降低，B200峰值算力达18P。位宽介于FP4和FP8之间。B200有两个Die，高速连接通道NV-HBI达到10TB/s。两个Die是一个统一的Cuda GPU。NV-HBI会占用一定的芯片面积。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI核弹B200发布：超级GPU新架构30倍H100单机可训15个GPT-4模型，AI进入新摩尔时代]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378266</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_71832273/article/details/137378266</guid><author>m0_71832273</author><pubDate>Sun, 07 Apr 2024 08:53:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[「这不是演唱会。你们是来参加开发者大会的！」老黄出场时，现场爆发出了巨大的欢呼声。今天凌晨四点，加州圣何塞，全球市值第三大公司英伟达一年一度的 GTC 大会开始了。今年的 GTC 大会伴随着生成式 AI 技术爆发，以及英伟达市值的暴涨。相对的是，算力市场也在升温，硬件和软件方面的竞争都在加剧。而英伟达带来的产品，再次将 AI 芯片的标杆推向了难以想象的高度。「通用计算已经失去动力，现在我们需要更大的模型，我们需要更大的 GPU，更需要将 GPU 堆叠在一起。」黄仁勋说道。「这不是为了降低成本，而是为了扩大规]]></description><category></category></item></channel></rss>