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以下是高性能计算相关的文章

2025-12-09
美国最大的比特币矿工正转向人工智能面对盈利危机，美国的大型比特币矿企正在大规模转型，将其数据中心改造为AI和高性能计算（HPC）工厂。这一转变源于AI领域对能源密集型计算的巨大需求。本文探讨了矿企如何利用现有基础设施加速AI布局，以及这一趋势可能对未来比特币网络安全构成的潜在影响。
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2025-12-07
AMD高管放话：过去两年在客户端和游戏领域表现出色 AMD高管在一次会议上强调了公司过去两年在客户端和游戏领域的显著成就。搭载锐龙AI的PC在一年内增长了2.5倍，覆盖超过250种型号，并被财富100强企业中一半采用，这主要得益于对本地AI隐私和安全的日益重视。此外，AMD产品在Xbox、PS等主流游戏主机以及掌上PC市场占据主导地位。展望未来，AMD计划在2027年推出代号Medusa的下一代CPU，预计AI性能将比2023年的Phoenix处理器提升10倍以上，继续巩固其在高性能计算领域的地位。
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- AI行业应用
- AI新闻/评测
2025-12-04
突破性光学处理器：让AI以光速进行计算清华大学研究人员开发出OFE²光学引擎，它利用光而非电力以12.5 GHz的速度处理数据，为AI决策提供超快动力。该技术在成像和交易演示中展现了更高的准确性、更低的延迟和更少的功耗，标志着光学计算在高性能AI应用中的重要进展。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-12-01
如何加速语言模型的训练语言模型训练涉及大量的计算资源和时间，本指南深入探讨了多种加速训练过程的有效策略。文章详细介绍了从硬件优化到软件配置的各个方面，包括采用混合精度训练、使用梯度累积以模拟更大的批次大小、以及实施高效的数据加载和模型并行化技术。掌握这些方法可以显著缩短模型开发周期，提高训练效率，从而加速AI创新。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-28
一束光驱动AI，实现超级计算机般的算力阿尔托大学研究人员开创了革命性的光子张量计算方法，仅用一束光就能执行AI张量运算。通过将数据直接编码到光波中，该技术实现了被动、超高速、高能效的计算，有望在3到5年内集成到光子芯片中，彻底改变AI硬件的性能和能耗。
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2025-11-21
突破性光学处理器使人工智能以光速计算清华大学的研究团队开发了光学特征提取引擎（OFE²），一个使用光而非电力以12.5 GHz处理数据的引擎。该创新通过集成衍射和数据准备模块，实现了前所未有的高速度和高效率，尤其在AI决策、图像处理和量化交易等领域，显著降低了延迟并提高了准确性。
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2025-11-19
2025年戈登·贝尔奖入围名单公布，表彰加速计算领域的卓越成就本文介绍了2025年戈登·贝尔奖的入围名单，重点关注了加速计算（Accelerated Computing）如何重新定义科学系统。文章强调了GPU、网络和软件的极端协同设计，以及AI在推动科学前沿方面所扮演的关键角色，揭示了当前计算范式的巨大转变。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-18
“大反转”：加速计算如何重新定义科学系统——以及接下来的发展本文探讨了计算领域发生的“大反转”：过去15年，GPU和加速计算如何从消费级技术反向推动了超级计算和科学计算系统的变革。文章重点分析了JUPITER等系统的性能，以及AI FLOPS如何成为衡量科学计算能力的新标准，预示着模拟和AI将融合发展的新篇章。
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2025-11-18
NVIDIA加速全球80多个新科学系统，AI性能总计达4500艾��/秒英伟达在SC25大会上宣布，过去一年全球推出了超过80个采用其加速计算平台的新科学系统，AI性能总计达到惊人的4500艾��/秒。本文重点介绍了美国得州大学的Horizon系统、美国能源部在阿贡和洛斯阿拉莫斯实验室部署的新AI超级计算机，以及欧洲JUPITER系统的突破性进展，展示了NVIDIA全栈平台如何推动全球科研新前沿。
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2025-11-18
NVIDIA 与理研（RIKEN）携手利用新的 AI 和量子计算超级计算机，推动日本科学前沿发展 NVIDIA与理研（RIKEN）宣布合作，将部署基于NVIDIA Grace Blackwell架构和量子处理器的新超级计算机，以加速日本在人工智能和量子计算前沿领域的科学研究。此次合作旨在利用尖端技术解决复杂的科学难题，推动日本的计算能力迈向新高度。
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2025-11-16
一束光实现类超级计算机级AI运算阿尔托大学研究人员开发出一种仅需一束光就能执行AI张量运算的方法。通过将数据直接编码到光波中，他们使计算能够被动、自然且同时发生。这种方法无需电子元件，未来有望集成到光子芯片中，为AI系统带来速度和能效的巨大飞跃。
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2025-11-15
利用RDMA实现S3兼容存储的加速性能，解锁AI存储新篇章随着AI工作负载对数据存储需求的激增，利用RDMA（远程直接内存访问）加速S3兼容存储成为关键。本文深入探讨了NVIDIA网络如何通过RDMA实现更快速、更高效的对象存储访问，显著降低延迟和CPU占用，从而为企业AI训练和推理工作负载带来更高的吞吐量和更低的成本。
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2025-11-13
微软支持的Veir公司瞄准数据中心，推出兆瓦级超导电缆随着数据中心功耗激增至数百千瓦甚至兆瓦级别，传统布线面临散热和空间难题。微软支持的初创公司Veir推出了创新的兆瓦级超导电缆系统，旨在解决这一核心挑战。该系统首款产品可承载3兆瓦低压电力，预计将于2027年商业化，为AI时代的数据中心基础设施带来革命性解决方案。
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2025-11-11
英伟达：Think Smart，利用Dynamo AI加速数据中心推理在AI驱动的时代，数据中心面临着前所未有的挑战。英伟达推出了Dynamo AI推理平台，旨在通过“Think Smart”的策略，优化和加速AI推理，解决高成本和低效率问题。本文深入探讨了如何通过智能化的数据中心架构，实现更高效、更具成本效益的AI部署。
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2025-11-11
Python GIL终结的意义是什么？ Python的全局解释器锁（GIL）正在被逐步移除，这一变化不仅是技术性的，更具有深远的文化意义。GIL的终结将重塑Python的编写、扩展和思考方式。PEP 703标志着Python设计哲学的历史性转变，通过引入可选的无GIL构建，并重构CPython的内存模型，解决了长期以来Python在多核CPU上无法实现真正多线程的瓶颈。对于数据科学和AI应用而言，这意味着计算密集型任务的性能将实现线性扩展，推动Python在高性能计算领域发挥更大的潜力。
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2025-11-10
致态TiPlus7100s固态硬盘发布：读速7400MB/s，提供1/2/4TB容量，售价659元起致态近日正式发布了TiPlus7100s固态硬盘系列，提供1TB、2TB和4TB三种容量，起售价仅为659元。该系列硬盘采用了长江存储新一代晶栈Xtacking 4.0架构闪存颗粒，显著提升了存储密度和性能。其顺序读取速度高达7400MB/s，写入速度达到6900MB/s，4K随机读写IOPS最高可达1500K，全面满足AIGC、视频剪辑等专业应用对高速存储的需求，展现出强大的市场竞争力。
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2025-11-10
显卡自由：四块RTX 5090组装主机！几乎占据整个机箱一位Reddit用户展示了他构建的“战地工作站”，其中安装了四块顶级的ROG Astral RTX 5090显卡。由于RTX 5090单卡体积庞大，四块GPU几乎占据了整个机箱75%的空间，并通过PCIe 5.0延长线进行了灵活布局。理论上，四卡总功耗高达2400W，但系统仅配置了2400W电源，其稳定性令人担忧。鉴于每张显卡价值约3300美元，这套总价近1.3万美元的配置很可能主要用于高性能AI工作负载，而非普通游戏。
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2025-11-09
突破性光学处理器实现AI光速计算清华大学的研究人员开发出OFE²（光学特征提取引擎），这是一个利用光而非电脉冲处理数据的引擎，运行速度高达12.5 GHz。该技术通过集成衍射和数据准备模块，在AI任务中实现了前所未有的速度和效率，并在图像处理和高频交易中展示了更低的延迟和更高的准确性，推动了光学计算在真实世界高性能AI中的应用。
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2025-11-08
打破人工智能基础设施中的网络壁垒本文深入探讨了当前人工智能基础设施面临的网络瓶颈问题，以及微软研究院如何通过创新的网络架构设计来突破这些限制。了解如何通过优化互连、提高带宽和降低延迟，以满足未来大型AI模型对计算资源日益增长的需求。
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2025-11-06
驾驭英伟达 4400W 功耗怪兽关键突破：AI 服务器“退烧”有方，已实现 800W / cm² 热通量随着英伟达新一代 GPU 功耗预计飙升至惊人的 4400W，AI 服务器的散热挑战日益严峻。加州大学圣地亚哥分校工程师团队研发出一种新型被动式蒸发冷却技术，利用特殊设计的纤维膜实现高效散热。该技术通过毛细作用引导液体蒸发，无需额外能耗，成功实现了每平方厘米 800 瓦的破纪录热通量，为未来高密度计算中心的“退烧”提供了关键解决方案。测试结果显示该系统运行稳定，且仍有巨大的性能提升空间。
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