「DGX Cloud Lepton」共找到 60 篇相关文章
一文读懂：GPU之间是如何进行互联的？
文章介绍GPU互联技术发展，从早期SLI、CrossFire到双GPU卡，再到英伟达NVLink协议。详述NVLink 1.0 - 5.0各代升级，还提及DGX、HGX平台差异，以及NVIDIA GB300 NVL72超节点特点等。
比爆火的OpenClaw更王炸？这台百元神机，已经能让AI长出手脚帮你打工了
英伟达DGX Spark因内存供应紧张涨价，4万的成本让预算敏感者望而却步。阿里云无影个人云超算服务性价比高，按量付费百元左右。其AgentBay让AI获“手脚”，还具OpenClaw没有的能力。
748GB内存、20P算力，英伟达把数据中心塞进了桌子底下，第一台已经送到Karpathy家里
英伟达DGX Station GB300首批系统交付开发者，首台给了Andrej Karpathy。它有748GB内存、20P算力，用GB300芯片架构。背后是长时运行自主智能体开发需本地算力，英伟达从软硬层面推进。
社区供稿丨Reachy Mini 亮相 CES 黄仁勋主题演讲：一场开源共创的科技旅程
CES 2026 的 NVIDIA 主题演讲中，黄仁勋带来开源桌面机器人 Reachy Mini，展示了将模型与物理世界连接打造智能伙伴。它运行在本地，依托 DGX Spark 算力，能完成多种任务，其开发是开源硬件与敏捷制造的胜利。
一场由中国公司引发的全球热议：AI服务是否该“对结果兜底”？｜甲子光年
2025年末软件行业寒冬，百融云创提出“结果即服务”（RaaS）战略及Results Cloud平台，引发全球热议。其将AI定义为员工，转变了商业风险承担模式，但也面临治理、责任归属等问题。
100亿美元联姻，Meta与Google的AI云计算豪赌
近日，Meta与Google签署超100亿美元、为期六年的云计算协议，Meta用Google Cloud支持AI基建。该交易规模大，源于Meta算力需求迫切与Google TPU优势，也反映AI军备竞赛现状，预示行业新格局。
从组件到 OS 的跃迁，MemOS 深度拆解：构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS，它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构，分析记忆需加工、分层调度和治理的原因，还阐述记忆三态及流转，最后展示MemOS Cloud的使用方法。
对我来说，Claude Code 就是 AGI
作者分享项目中配置 Google Cloud Pub/Sub 服务的经历，以前手动或借助 ChatGPT 操作繁琐，现在用 Claude Code，只需描述问题，它就能自动完成分析、操作、验证等，作者认为其某种程度算 AGI。
n8n官方推出AI工作流生成器，用自然语言构建工作流
n8n官方推出AI Workflow Builder，可将文字提示转成可执行工作流，本周向n8n Cloud用户推送。该功能降低构建门槛，但易用性提升也带来新挑战，其是否沦为‘面向VC’功能待验证。
AI 项目总踩坑？小团队、渐进研讨带你找到正确打开方式
Cloud Native Summit 2025奥克兰大会探讨企业借Open Practice Library将协作模式转化成果。Andrea Magnorsky分享Byte - Sized Architecture方法，Ahilan Ponnusamy与Andreas Grabner介绍企业采用AI的迭代式框架，强调小规模持续研讨。