現代電信基礎設施依賴于廣泛的技術。但具有諷刺意味的是,其中一些技術無法輕松相互通信。例如,用于無線通信的電信號不能僅僅被推入構成現代網絡主干的光纖基礎設施中。相反,它們必須首先轉換為 light (然后再次轉換回來)。這項重要任務由稱為電光 (EO) 調制器的網絡組件執行。“你擁有的所有信息都在電氣領域,但一旦它離開你的房子,它就會進入光纖。因此,您需要能夠以極快的速度從電信號編碼到光學世界信號的組件。這就是調制器的用武之地,“瑞士蘇黎世聯邦理工學院 ETH Zurich 信
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6G AI 數據中心 等離子體 調制器
全球領先的網絡連接解決方案提供商康普(納斯達克股票代碼:COMM)近日發布全新Propel XFrame?解決方案。作為Propel?高性能數據中心解決方案組合的最新成員,Propel XFrame解決方案是一款落地式ODF,旨在支持并滿足數據中心和高性能計算設施當下和未來的需求。“我們相信,Propel XFrame解決方案能夠滿足數據中心客戶最迫切的需求。”康普數據中心戰略與技術副總裁Erik Gronvall表示:“數據中心的快速演進需要可擴展的解決方案,以適應空間、時間和預算的限制,而Propel
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康普 數據中心 Propel XFrame
AI 和 HPC 數據中心中的計算節點越來越需要擴展到芯片或封裝之外,以獲取額外的資源來處理不斷增長的工作負載。他們可能會征用機架中的其他節點(縱向擴展)或使用其他機架中的資源(橫向擴展)。問題是目前沒有開放的 Scale-up 協議。到目前為止,這項任務一直由專有協議主導,因為大部分最高性能的計算都是在大型數據中心使用定制芯片和架構完成的。雖然以太網在橫向擴展方面很受歡迎,但對于 AI 和高性能計算工作負載來說,它并不理想。但兩種新協議 UALink 和 Ultra Ethernet 旨在解決當前縱向擴
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UALink Ultra Ethernet AI 數據中心
3月12日消息,最新數據顯示,我國在用算力中心標準機架數量已超900萬。據報道,目前,我國算力總規模達280EFLOPS(每秒280百億億次浮點運算),有效支撐了算力資源配置與數據要素流通。相較于去年7月工信部公布的230百億億次浮點運算數據,短短半年時間增加了50EFLOPS。《中國互聯網發展報告2024》顯示,我國算力基礎設施建設步伐加快,算力總規模僅次于美國,位居世界第二。在基礎網絡方面,我國已有超過20個省市陸續開展下一代萬兆光網相關技術應用試點工作。此外,人工智能、區塊鏈等新技術設施今年也蓬勃興
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3月12日消息,歐盟委員會正籌集200億歐元,計劃建設四座“AI超級工廠”,作為歐洲追趕美國和中國在人工智能領域發展戰略的一部分。然而,一些行業專家對這一計劃的可行性提出質疑。歐盟委員會主席烏爾蘇拉·馮德萊恩(Ursula von der Leyen)上月公布了這一大型公共訪問數據中心計劃,但該計劃將面臨從芯片獲取到選址、以及電力供應等一系列挑戰。經濟智庫Bruegel的專家貝爾坦·馬滕斯(Bertin Martens)表示:“即使我們在歐洲建成如此龐大的計算工廠,并在此基礎上訓練了一個模型,當該模型準備
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繼去年9月重磅推出英特爾? 至強? 6900性能核處理器后,英特爾進一步擴充至強6產品家族,于近期發布了包括至強6700性能核處理器及至強6500性能核處理器在內的多款新品,以更豐富的產品組合、卓越性能與出色能效,應對橫跨數據中心、網絡與邊緣的廣泛工作負載需求。豐富的至強6產品組合英特爾至強6性能核處理器專為計算密集型工作負載而設計,提供高度靈活的配置選項。從最低16個核心到最高128個核心,客戶可根據實際應用選擇最佳配置。針對傳統大型數據庫等對連接速度和多核并行處理能力有較高要求的場景,全新至強6700
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3月10日消息,在數據中心領域之外,初創公司Crusoe幾乎鮮為人知,但它正在迅速崛起。這家公司的年輕首席執行官崇拜馬斯克,還曾成功登頂珠穆朗瑪峰。如今,他正帶領公司爭奪建設價值5000億美元“星際之門”人工智能基礎設施的大蛋糕。在美國得克薩斯州阿比林市荒涼的郊外,交通一度陷入擁堵:正值“星際之門”項目的換班時間,數百名工人從占地約324公頃的工地駕車離開,揚起了陣陣紅土灰塵。沒有這層赭紅色的塵霧,也不會有人開窗透氣。即便是在2月的傍晚,這里的氣溫仍高達32攝氏度。無論時間早晚或氣溫高低,這里的工作都晝夜
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3月7日消息,據媒體報道,有知情人士透露,預計到2026年底,“星際之門”數據中心將部署64000塊英偉達公司備受追捧的GB200芯片。據悉,這些芯片將分階段安裝到數據中心,首批16000塊計劃在2025年夏季前部署完成。一位OpenAI發言人表示,該公司正在與甲骨文合作設計和建設數據中心,甲骨文負責獲取并運營該數據中心的超級計算機。對此,甲骨文方面沒有回應置評請求,英偉達官方也拒絕置評。值得關注的是,除了位于得州的數據中心,OpenAI與軟銀的團隊還在積極考察未來數據中心的選址。有消息稱,賓夕法尼亞州、
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OpenAI與甲骨文正加速推進其千億美元級的“星際之門”超級計算基礎設施項目。美東時間3月7日,彭博援引知情人士消息透露,雙方計劃在未來幾個月內,在美國德克薩斯州小城阿比林(Abilene)的一座新數據中心部署數萬顆英偉達最新的AI芯片,以打造全球領先的算力平臺。知情人士稱,這座數據中心預計到2026年底將容納6.4萬顆英偉達GB200芯片。這些芯片將分階段添置到數據中心的多個機房,其中首批1.6萬顆芯片計劃于今年夏季完成部署。分析稱,僅該數據中心初期階段的芯片部署就代表著巨大的計算能力,同時也凸顯了“星
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當微軟豪擲800億美元押注數據中心、扎克伯格宣稱“2025年上線1吉瓦算力”時,一場圍繞AI基礎設施的資本狂潮正席卷硅谷,所有建設均需龐大資金持續輸血。周四,彭博援引知情人士消息透露,阿波羅資管公司(Apollo Global Management)正在與Meta進行談判,擬牽頭為其提供約350億美元的融資方案,以幫助Meta在美國開發數據中心。知情人士表示,這家另類資產管理公司正在協商承擔該融資計劃的主要份額,其余部分將向其他投資者分銷。目前融資談判尚處于早期階段,不能保證交易最終能夠達成。早在上個月,
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Meta 數據中心 基建 Apollo
當微軟豪擲800億美元押注數據中心、扎克伯格宣稱“2025年上線1吉瓦算力”時,一場圍繞AI基礎設施的資本狂潮正席卷硅谷,所有建設均需龐大資金持續輸血。周四,彭博援引知情人士消息透露,阿波羅資管公司(Apollo Global Management)正在與Meta進行談判,擬牽頭為其提供約350億美元的融資方案,以幫助Meta在美國開發數據中心。知情人士表示,這家另類資產管理公司正在協商承擔該融資計劃的主要份額,其余部分將向其他投資者分銷。目前融資談判尚處于早期階段,不能保證交易最終能夠達成。早在上個月,
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Meta 數據中心
●? ?新一代硅光技術和下一代 BiCMOS專有技術帶來更出色的連接性能,面向即將到來的800Gb/s 和 1.6Tb/s 光互連應用需求●? ?與價值鏈上下游合作伙伴共同制定可插拔的、能效更高的光收發器路線圖,面向下一代AI集群的 GPU 互連應用服務多重電子應用領域、全球排名前列的半導體公司意法半導體 (STMicroelectronics,簡稱ST)近日推出了新一代專有硅光技術,為數據中心和 AI 集群帶來性能更高的光互連解決方案。隨著 AI 計算需求的指數級
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意法半導體 數據中心 AI集群 云光互連
2月20日,意法半導體(STMicroelectronics)表示,將推出一款新的計算機芯片,瞄準蓬勃發展的AI數據中心設備市場,該芯片是與亞馬遜云端運算服務部門(AWS)合作開發。作為“星際之門”(Stargate)計劃一部分,隨著美國頂尖軟件公司計劃投資5,000億美元建設AI基礎設施,這不僅增加對NVIDIA運算芯片的需求,對用于存儲器、電源和通訊應用的芯片需求也在成長。意法半導體以“光子芯片”(photonics chip)瞄準通訊市場,以提高收發器的速度,并降低收發器轉換器的功耗,先進的AI數據
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回望2024,人工智能(AI)對行業產生的影響顯露無疑。去年,數據中心對AI計算的需求呈指數級增長,這將促使行業采用更高效的流程,加快構建速度,并更具創造性地解決問題。如今看來,這一預測不僅成真,而且實際趨勢比我們當初預想的還要顯著。2025年,行業對更高效戰略的需求已經十分明顯。目前,有一些重大的舉措和雄心勃勃的計劃已經成形,數據中心建設的變革將助力云計算繼續進階。迎接AI時代,智算中心高效運營需要關鍵基石AI在生活和工作各方面的廣泛應用令人嘆為觀止。據說電話從發明到走向千家萬戶花費了50年的時間,而互
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數據中心/云計算可以說是人工智能領域的核心,占據了英偉達總收入的85%~90%。不僅是超大規模云服務提供商在大力投資,各國也將數據中心基礎設施納入未來幾年的關鍵基礎設施規劃。這股由“ChatGPT之后”的時代驅動的增長浪潮正在創造數萬億美元的額外價值,同時也成為當前地緣政治討論中的一個關鍵主題。然而,這些技術所投入的巨大資金何時能夠實現真正的回報,是一個關鍵問題。本報告強調了TechInsights認為將在2025年及以后塑造數據中心半導體行業的五大趨勢。同時,本報告還概述了我們今年主要關注的領域。趨勢一
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數據中心 TechInsights
數據中心介紹
數據中心(data center),或稱為服務器農場(server farm),指用于安置計算機系統及相關部件的設施,例如電信和儲存系統。一般它包含冗余和備用電源,冗余數據通信連接,環境控制(例如空調、滅火器)和安全設備。 數據中心在早期巨大房間內的計算產業中是有根源的。早期的計算機系統操作和維護都復雜,需要一個特殊的環境來操作。連接所有的組件需要很多電纜,進而產生了供應和組織的方法,例如標 [
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