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Supermicro DLC-2 直接液冷技术：如何捕获高达 98% 的系统热能
Supermicro DLC-2 直接液冷技术：如何捕获高达 98% 的系统热能 在 B300 的液冷生态中，Supermicro 的 DLC-2（Direct Liquid Cooling 2.0）技术树立了新标杆。它能捕获系统中高达 98% 的热能，远超普通冷板液冷的 60-80%。[……]
标签： B300算力
液冷从可选项变为必选项：B300 彻底终结风冷时代
液冷从可选项变为必选项：B300 彻底终结风冷时代 当单颗 B300 GPU 的热设计功耗（TDP）突破 1200W，风冷再也无法支撑。液冷从“可选的效率优化”转变为“必须的生存条件”。B300 平台的发布宣告了风冷时代的终结。 风冷的极限在于空气比热容低，带走每瓦热量需要巨[……]
B300 高速互连架构：FS 光模块的构建策略
B300 高速互连架构：FS 光模块的构建策略 跨节点 GPU 集群的扩展依赖于高带宽、低延迟的光互连。B300 平台采用 FS（Frequency Separation）光模块构建策略，实现数十公里内 TB/s 级的机柜间通信。 FS 光模块的核心思路是频分分离：将数据流和[……]
CPU-GPU 协同：Grace CPU 在 GB300 中的核心角色
CPU-GPU 协同：Grace CPU 在 GB300 中的核心角色 GB300 超级芯片中，Grace CPU 不再只是数据搬运工，而是异构计算的智能调度中枢。NVIDIA 将 Arm 架构的 Grace CPU 与 B300 GPU 通过 NVLink-C2C 以 900 GB/s[……]
第五代 NVLink：1.8 TB/s 带宽的 GPU-GPU 直连
第五代 NVLink：1.8 TB/s 带宽的 GPU-GPU 直连 大模型训练与推理的本质是算力与带宽的博弈。第五代 NVLink 以 1.8 TB/s 的惊人带宽，重新定义了 GPU 之间的直连通信。相比 PCIe 5.0 约 128 GB/s 的双向带宽，NVLink 提升了十余倍[……]
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
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？
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
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
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，[……]