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RSS订阅原创 DeepSeek算力解析：不同版本所需显存一览，如何选择合适的GPU服务器？
深度思考（R1），是今年1月新发的DeepSeek-R1正式版，效果完全不输OpenAI o1 （只有尊贵的Pro用 户才能使用， 200美刀/月），因免费+开源+极低价API，让DS在这个春节成为“ 国运”级模型，爆火海内外。DeepSeek是由深度求索（DeepSeek AI）团队推出的一款国产开源免费的大语言模型，专注于通用人工智能（AGI）的发展，支持文本生成、推理计算、代码补全等多种任务。推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。
2025-02-19 09:24:43
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原创 AMD Ryzen 9000HX3D 魔火来袭：Zen 5 + 3D 缓存会否彻底点燃游戏本市场？
是 AMD 在 Zen 架构上祭出的“堆叠缓存”大招，让 CPU 在关键 workloads（尤其是游戏场景）里能获得爆炸式的帧数提升。：得益于 Zen 5 的能效改进，加上 3D V-Cache 带来的“更高性能/更少能耗”，也许游戏本厚度与噪音能够稍微控制一下？：AMD 在 APU 领域一向有一套，Zen 5 可能在核显上也会有显著增强（不过游戏本搭独显，核显大概率只是辅助或省电时用）。反正无论结果如何，此次 Zen 5 世代的发布，都势必在游戏本市场上再度燃起战火。）来兼顾高频与低功耗。
2025-02-11 15:16:16
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原创 Yeston 玩嗨了？传说中的 RX 9070 又双叒叕“现身”，AMD 你都不急吗？
最近硬件圈有点魔幻：RX 9070 这张原本都没官宣正式上市的卡，却频繁被 AIB（AMD 板卡厂商）“不小心”曝光。· “技嘉”偷偷上线又秒删？· “PowerColor”网站莫名只挂一款？· “Yeston”大喇喇地放出“樱花猫娘”风格的 Sakura Atlantis RX 9070 XT 照片，外加一块传说中的白色 PCB。最有意思的是 AMD 官方 跳出来说：“啊哈，我们 RDNA4 下代卡 3 月才会面世，还不确定 RX 9070 具体价格和规格呢~” 这画风，俨然像极了看上去“大家都拿到了备货
2025-01-23 10:47:42
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原创 CXL 2.0 冲进内存江湖，SMART Modular 带着 4-DIMM/8-DIMM AIC 在列！他们到底有多“SMART”？
以后我们很可能看到更多支持 CXL 的 GPU、CPU、AI 加速卡，包括 NVIDIA、AMD、Intel 各家大家都在发力——内存资源池化成为常态，计算效率进一步解锁。——做内存、SSD、混合存储的老资格玩家——居然拿出了自家 4-DIMM 和 8-DIMM 的 CXL Memory AIC（附加卡）产品，并且已经成功通过了。：CXL 联盟成员众多，包括英特尔、AMD、NVIDIA、华为在内的一批顶尖厂商都在推动，大厂加持下，CXL 或许会成为下一波服务器硬件进化的“标配工具包”
2025-01-22 17:33:29
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原创 Arc B570：英特尔的中端“战锤”能否撼动 200 美元显卡市场？
前言：新晋“挑战者”，中端 GPU 市场一夜变天？“200 美元显卡市场已经死气沉沉？”或许在 2024 年底之前，真相并非如此。继 Arc B580 以出乎意料的高性价比拿下口碑与销量后，英特尔又锻造了一把新的“战锤”——Arc B570。它的目标非常明确：在 NVIDIA 和 AMD 低端产品线尚未更新、空当尚存的价格区间，直接“抡锤”打出一片新天地。那么，这款 GPU 究竟能让预算不高的游戏玩家再次热血沸腾吗？今天咱们就用有趣的方式，探究一下它的秘密武器和潜在威力。如果你是对英伟达、英
2025-01-17 15:30:22
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原创 2024 年 GPU 出货量飙升至 2.51 亿台，这背后究竟藏着哪些“猫腻”？
不过，谁也不敢百分百打包票——毕竟市场瞬息万变，英伟达、AMD 和英特尔（没错，蓝厂也搀和进来了）三家都盯着这块香饽饽，到底 Q4 能不能续写“销量爆发”，我们恐怕还要等待进一步数据。，随着云计算与数据中心的扩张，GPU 不仅进入了你我熟悉的游戏 PC，还进驻了 AI 服务器、高性能计算（HPC）集群等等——这些数字加起来，整个市场规模就上来了。，部分玩家可能有“一人多卡”或“老机换新卡”的行为，有时为了多开游戏或挖矿（虽然热度下去不少），依然存在一定的囤卡现象，进一步推高出货量。，笔记本市场趋向整合。
2025-01-16 16:36:46
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原创 DPU芯片现状：未来的黑马，还是技术圈的“过渡角色”？
它跟CPU、GPU的关系更像搭档：分工合作，各自搞好自己的事儿，谁都不抢谁的饭碗。DPU现阶段确实是服务器里的“香饽饽”，但距离普及，还有点路要走。CPU不用操心数据的搬运，GPU也能全身心搞计算，DPU就是“全栈后勤总管”，效率提升妥妥滴。想象一下，一家公司用DPU之后，服务器网络流量瞬间跑得比卷王还快，老板都想奖励它加个鸡腿。别急着打瞌睡，我会用最通俗的话，给你们掰扯清楚这东西有多牛逼，当然，也有多“难受”！DPU能让服务器减负，尤其在数据中心里，妥妥的“运维神助攻”！
2025-01-15 16:03:35
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原创 从 400G 到 1.6T：光模块的演进与创新
作为光通信系统关键组成部分的光模块，自 100G 发展至 400G，再到 800G、1.6T，一路见证了高带宽时代的飞速变革。随着模块带宽的增加，对更快数据速率的需求不断增长，这促使收发器朝着小型化、高速和低功耗的方向发展，以适应更高的集成度和更密集的连接要求。QSFP-DD 和 OSFP 等现代外形尺寸已经开发出来，以适应这些更高的速度，提供增强的灵活性、更高的端口密度和改进的热管理。例如，从 400G SR4 模块到 800G SR8 模块的过渡是通过增加并行通道数量的方法实现的。
2025-01-15 15:54:34
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原创 AMD RX 9070 XT 实测爆料：RDNA 4 真能撼动 4070 Ti Super？
在 2025 新年档的众多硬件爆料中，已经凭借架构、16GB 显存等亮点，吸引了大量游戏玩家和硬件发烧友的目光。那么如果我们进行， AMD 与 NVIDIA 哪个实战效果更位居上者呢？
2025-01-14 15:58:30
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原创 HBM3E 猛兽登场：AMD Instinct MI325X 能否撼动 NVIDIA H200 的霸主地位？
从理论上讲，拥有更多板载显存的加速器可以更好地支持大型模型训练与推理，减少模型切分带来的通信开销，在大批量处理数据时也可能更快。然而，回顾 AMD 早先对 MI325X “288 GB 显存”的预告，如今却只剩下 256 GB，颇有几分“临时减配”的意味。：对原生显存容量和带宽极度敏感，认为 “硬件即正义”，看好 AMD MI325X 的潜力，寄希望于日后驱动与软件栈逐步完善。：相信 NVIDIA 长期沉淀的 CUDA 生态和软件优化能力，即使一时在显存硬规格上不占优势，依旧能在“实战”中笑到最后。
2025-01-13 10:22:20
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原创 NVIDIA 重磅发布 RTX 50 系列：是 AI 时代的真升级，还是一场营销狂欢？
果要评出 CES 2025 上的话题冠军，恐怕非 “NVIDIA 新品发布” 莫属了。在压轴登场的开幕主题演讲中，黄仁勋再度披挂他那标志性的皮夹克，把话题焦点集中在新一代GPU 与大规模 AI 布局上。游戏、自动驾驶、机器人甚至迷你 AI 超算——新奇点层出不穷，让人不禁好奇：NVIDIA 这是要把 GPU 填进所有可能的应用场景吗？
2025-01-10 15:52:59
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原创 仅将 0.001% 的训练数据改成错误信息，就能让 AI 准确率下降？
是指有人恶意或无意地将错误信息注入到训练集里，从而让模型在回答问题时产生成体系的偏差或错误输出。与传统的“黑客攻击”或“算法漏洞”不同，数据中毒更像是一种潜移默化的“灌输”——模型读到这些谬误，就会不知不觉把它们当成“真理”记下来。
2025-01-10 11:30:39
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原创 华硕发布全新 NVIDIA GeForce RTX 50 系列显卡
2025 年 1 月 7 日——华硕（ASUS）正式推出下一代 NVIDIA GeForce RTX 50 系列显卡，率先发布 ROG ASTRAL 夜神、ROG STRIX 猛禽、TUF GAMING 和 PRIME 四大系列新品，包括 GeForce RTX 5090D、5080、5070 Ti 和 5070 等型号，全面开启新一代图形性能的盛宴！华硕ROG ASTRAL系列RTX 50显卡震撼登场，四风扇设计引领散热新潮流。
2025-01-10 08:51:46
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原创 OpenAI o3：AI 转折点，还是烧钱的高能陷阱？
与其说 o3 “就是 AGI 的里程碑”，不如视其为 AI 进程中的又一次“演示”：大模型大规模组合推理做得很棒，但如何兼顾成本、落地性与安全，是摆在 2025 年 AI 舞台上的新难题。在 o3 之前，有人认为 LLM 的进步“放缓”或“无从突破”，但 o3 再次证明，在推理、编程、搜索等方向还有新的组合玩法。这种“生成 + 评估 + 再生成”的循环，让 AI 看起来更加“能思考”，而不只是“给答案”。o3 采用了一个内置的“评估者模型”，专门用来审核自己生成的多种解决方案，挑选最可靠的路径。
2025-01-09 14:42:53
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原创 NVIDIA 收购 Run：ai：重塑 AI 集群
对于不太熟悉 Run：ai 的读者来说，这是一家致力于帮助企业“编排 AI 集群”的公司——简单来说，Run：ai 提供了一个让用户可以高效管理和调度多台 GPU 或其他加速器资源的平台。这意味着，除了 NVIDIA 自家的 GPU 之外，该平台或将支持更多第三方加速器，为广大的 AI 开发者和企业提供更多选择。通过与 Run：ai 的结合，NVIDIA 不仅能为客户提供 GPU 硬件本身，还能把管理大规模集群的能力“一揽子打包”给用户，提升整体附加值，也为行业带来更完善的解决方案。2024 年第二季度，
2025-01-08 15:00:16
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