Cloud Computing & GPUs 现代GPU散热方案：从风冷到冷板液冷 随着 GPU 从游戏加速器演变为支撑万亿参数 AI 模型的核心计算平台，散热设计也从过去的边缘问题转变为系统架构的核心组成部分。近年来 GPU 的热设计功耗（TDP）急剧上升，使得冷却方案不再是“风冷或液冷”的简单二选一，而是涉及性能、能效、部署密度及整体运维成本之间的复杂权衡。 在推动这场转变的企业中，NVIDIA 扮演了关键角色。其高功耗 GPU 架构有效地设定了数据中心硬件的新热管理基线，促使整个行业加速向液冷技术转型，尤其是基于冷板与芯片直接接触散热的方案。通过平台级的设计创新以及热设计标准的制定，NVIDIA 不仅推动了 GPU 散热技术的技术路线，也带动了整个生态系统的采纳与发展。 从通用风冷到定制散热的技术演进 早期的GPU主要采用风冷系统：铝制散热片、铜热管、单风扇或双风扇结构，已足以应对游戏和轻度计算任务。然而，随着GPU在深度学习、数据分析、实时推理等高强度场景中的广泛使用，其功耗从200W以下迅速攀升至1000W甚至更高。风冷方案也随之升级到更大的散热器、更密的鳍片、更高功率的风扇层出不穷。然而在面对持续高负载和高密度部署时，风冷在噪音、热效率和稳定性上的
Cloud Computing & GPUs 神经网络如何利用GPU：从浮点运算到内存与精度优化 随着深度学习模型的规模扩展到数十亿乃至数万亿参数，现代人工智能的基础已不再仅仅是算法，更关键的是支撑其运行的硬件系统。图形处理器（GPU）最初专为图形渲染而设计，如今已成为神经网络计算的核心算力单元。本文将系统分析GPU加速神经网络运算的关键要素，包括浮点运算能力（FLOPs）、内存架构、计算精度支持、互连技术以及并行计算特性，深入阐释GPU加速神经网络的内在机理。 前向传播与反向传播：神经网络背后的数学原理 神经网络的计算主要分为两个阶段：前向传播（正向传递）和反向传播（反向传递）。在前向传播过程中，输入数据逐层传递并经过变换以产生预测结果。每一层的计算都涉及矩阵乘法、偏置相加和激活函数运算，其典型表达式为：输出 = 激活函数(权重 * 输入 + 偏置) 反向传播阶段则通过微积分中的链式法则计算梯度来更新模型参数，该过程由矩阵乘法和逐元素运算构成。无论是前向还是反向传播，每个训练批次都需要执行数十亿次的乘加运算。 GPU特别适合神经网络计算的关键原因在于：矩阵乘法、点积运算和卷积等核心操作不仅具有数学确定性，更具备天然的并行计算特性。 FLOPs解析及其核心价值 FL
Cloud Computing & GPUs 数据中心的演变：从过去到未来 数据中心基础设施近年来经历了重大变革，这是由现代应用程序不断增长的需求以及对可持续、高效解决方案的需求所驱动的。随着企业在这个不断变化的环境中航行，他们面临着无数挑战，从复杂和分布式的基础设施到对实时处理和环境责任的迫切需求。 本文将深入探讨数据中心的演变、挑战以及将塑造这一关键行业未来的新兴重点领域。 早期阶段：大型机和本地数据中心 数据中心的概念可以追溯到 20 世纪 40 年代和 50 年代，当时出现了大型计算机。这些早期的计算机非常庞大，需要专门的房间和受控环境来保持冷却。能够负担得起大型机的公司和政府机构建立了本地数据中心来容纳这些机器。这些早期数据中心的特点是： * 庞大的物理尺寸： 大型机占据了整个房间，需要大量的空间用于设备和冷却系统。 * 高成本： 大型机及其支持基础设施的成本高昂，限制了其在大型组织中的使用。 * 有限的连接性： 早期数据中心是孤立的，与其他系统和网络的连接有限。 客户机-服务器时代：分布式计算的崛起 20 世纪 80 年代和 90 年代，计算模式从大型机转向了客户机-服务器架构。这一转变是由个人计算机 (PC) 和局域网 (L
Cloud Computing & GPUs IDC架构与设计：优势和未来趋势 互联网数据中心（IDC）是数字基建的核心，集中处理数据存储、计算和传输。这些庞大的设施里，成千上万的服务器、存储设备和网络设备协同运作，让企业能高速处理海量数据。Bitdeer AI 是这个领域的新兴领军企业。 数据中心架构基础 IDC 架构的核心是规划、设计和管理设施，为企业打造高效的数据处理环境。主要包括： * 物理基础设施：服务器、存储设备、网络设备和电源等硬件。 * 环境控制：确保设备正常运行的温度、湿度和空气流通管理系统。 * 电源管理：稳定可靠的电力供应和备用电源以维持持续运行。 数据中心设计关键考虑 设计一个高效、灵活的数据中心，需要考虑以下因素： * 地理位置：靠近能源、网络，远离自然灾害。 * 可扩展性：能根据业务增长不断扩容升级。 * 安全：强大的物理和网络安全措施保护数据保持正常运行时间。 * 节能：使用清洁能源和先进冷却技术，减少环境影响。 核心组件和子系统 一个优质的 IDC 包括以下关键组件： * 服务器机柜：容纳服务器和网络设备。 * 冷却系统：空调、
Cloud Computing & GPUs Featured 租 GPU 比买 GPU 更明智的 8 个原因 在当今日新月异的技术领域，对高处理能力的需求急剧上升，尤其是机器学习、渲染和科学计算等工作。这种需求提出了一个至关重要的问题：租用 GPU 是否比购买 GPU 更有优势？探索租用 GPU 比购买 GPU 更明智的 8 大理由：从节省成本到获取尖端技术。了解更多信息，立即注册。 什么是GPU 云端服务？ GPU 雲端服務 是可透過雲端存取的虛擬圖形處理器。與購買並安裝在本地電腦上的現實 GPU 不同，GPU 雲端服務託管在遠端資料中心，可透過網路存取。它們提供與普通 GPU 相同的功能，但靈活性和可擴充性更高。如需深入了解，請閱讀更多內容：GPU雲端伺服器：運作方式及使用方法詳解。 GPU 云端服务的优势 可扩展性 GPU 云端服务 的最大优势之一是其可扩展性。使用者可以根据当前的需求调整 GPU 资源，而不必受到实体硬体的限制。这种适应性对于工作负载不可预测的组织和开发人员来说至关重要。
