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2025-2027年DRAM、NAND市场及价格走势分析
文章分析2025 - 2027年DRAM、NAND市场走势。DRAM因AI需求价格涨,供需缺口大,DDR5将成主流;NAND需求结构性增长,产能利用率提升。技术革新不断,中国厂商崛起,地缘政治影响格局。
行业迎来大洗牌!4万 Agent 挤进一个机柜,AI Infra 要如何构建?
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后,AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断,Agent 迫使 AI 基础设施重新分工,带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。
英伟达Vera Rubin首秀,DeepSeek V4 Pro 跑出30倍Agent吞吐
NVIDIA公布基于真实芯片的Vera Rubin性能测试结果,在针对Agent工作负载的测试中优势明显。SpaceXAI将部署其CPU,探索轨道计算。这显示未来AI竞争关键是支撑Agent的计算基础设施。
“没有一张卡是空的”,阿里腾讯加码,算力军备进入“抢购下半场”
5月13日,腾讯和阿里巴巴释放AI算力投资加码信号。腾讯业绩增长,资本开支增加,高层称下半年采购提速;阿里CEO吴泳铭表示服务器算力利用率近极限,投资回报确定,支出或超3800亿。产业呈现三重新趋势。
Google这个1.5w star 项目牛皮,99%准确率!
Google安全团队开源AI文件类型检测工具Magika,抛弃固定规则匹配,用深度学习精准识别文件真实类型。它内置轻量模型,单CPU毫秒级推理,支持200+格式,准确率约99%,已大规模落地。
面向 AI Agents 的高性能数据基座:架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上,晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战,提出多模态数据基座设计目标,并介绍工程实践,证明传统架构有 CPU 瓶颈。
让GPU不再摸鱼!清华蚂蚁联合开源首个全异步RL,一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²,实现全异步强化学习训练系统,解耦模型生成与训练流程,大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA,性能接近235B模型。
从“小卡拉米” 杀入 CNCF,创始人却说:HAMi火了,我们每天仍如履薄冰
本文讲述 HAMi 项目从“小卡拉米”到进入 CNCF 孵化阶段的历程。该项目解决 GPU 利用率问题,建立跨厂商生态。密瓜智能围绕其成立,补社区短板。虽 HAMi 成功,但密瓜智能仍需证明商业价值。
如何为 GPU 提供充足存储:AI 训练中的存储性能与扩展性
文章分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果,探讨不同存储系统在 AI 训练中表现。在满足 GPU 利用率阈值下,能支撑更多 GPU 的存储系统扩展性与稳定性更强,还需关注资源利用率。以太网存储方案灵活且成本效益高。
多模型共享 GPU 内存,Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点,伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具,通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念,按需分配,测试显示能提升效率,安装简单、兼容性好。