【置顶推荐】 终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!
一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下。 今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关[……]
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B300超大规模集群实战:组网层数增加带来网络投资指数级增长 在B300构建的十万卡集群中,网络不再是“外围设备”,而成为成本中心和设计核心。一个被低估的事实:组网层数每增加一层,光模块和交换机数量呈指数级上升 以一个典型的三层Clos拓扑为例,从两层升级到三层,所需的光模块[……]
GB300 机架级的 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 与 Spectrum-X 以太网集成 GB300机架级方案展现了NVIDIA的“网络双擎”战略:Quantum-X800 InfiniBand 与 Spectrum-X 以太网,在同一机架内协同作战。[……]
1.6T 光模块为何成为 B300 标配? 当B300 GPU的运算吞吐量达到新高度时,一个残酷的事实摆在眼前:数据喂不饱计算。1.6T光模块正是为此而生。 B300的FP8算力远超上一代,这意味着它在单位时间内能完成更多操作。但若网络接口仍是800G,GPU将有大量时间等待[……]
800Gb/s 网络吞吐量:从 CX7 到 CX8 的互联变革 从ConnectX-7到ConnectX-8,不仅是数字从400G到800G的翻倍,更是AI基础设施互联架构的范式跃迁。 CX7时代,400G吞吐量已能应对千卡级集群。但当集群规模迈向万卡,模型参数突破万亿,通信[……]
ConnectX-8 SuperNIC:800G 带宽如何引领 Scale-Out 飞跃 AI算力集群的扩展瓶颈早已不在单卡算力,而在网络。NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC的出现,标志着Scale-Out(横向扩展)进入800G时代。 相比上一代400G,[……]
NVIDIA 数据中心 GPU 路线图:从 Blackwell Ultra 到 Rubin 再到 Feynman NVIDIA 数据中心 GPU 路线图清晰描绘了未来三代架构的演进路径。当前一代 Blackwell 已投入生产,而 Blackwell Ultra(即 B300 系列)将于[……]
B300 各细分型号拆解:B300、GB300、B300A、GB300A 的区别 B300 家族通过精细化型号划分,覆盖从超大规模 AI 训练到边缘推理的全场景。B300 为基础 GPU 型号,采用独立 PCIe 或 SXM 板型,配备 288 GB HBM3e 显存与 8 TB/s 带[……]
GB300 NVL72 机架:单节点百亿亿次级(Exascale)的计算爆发 GB300 NVL72 机架重新定义了单节点计算能力的上限。它将 72 颗 B300 GPU 与 36 颗 Grace CPU 通过高速 NVLink 全网状结构融合为一个逻辑上统一的计算节点,峰值 FP8 算[……]
第五代 Tensor Core:FP4/FP6 原生硬件加速的前沿优势 第五代 Tensor Core 是 B300 架构的点睛之笔,其最大突破在于原生支持 FP4 与 FP6 精度的硬件级加速。此前,低精度计算往往需要软件模拟或格式转换,引入额外开销。新一代 Tensor Core 则[……]
B300 系统的双支柱互联策略:Scale-Up 与 Scale-Out 解析 NVIDIA B300 系统的核心竞争力,在于其“双支柱”互联策略——Scale-Up 与 Scale-Out 的协同设计。Scale-Up 侧重于单个节点内的纵向扩展,通过高带宽、低延迟的 NVLink 互[……]