技术博客
沉淀 AI 算力、无损网络、高速互联、集群验收和 AIDC 工程实践,帮助团队更快识别问题、验证方案和复用经验。
MMC Cable: High-Density Optical Interconnect for CPO Architecture
MMC跳线采用超小型连接器设计,可在相同面板面积内实现约3倍于传统MPO方案的端口密度,具备细线径、低插损、高可靠性等优势,正逐步成为CPO架构及高密度AI集群的关键光互连方案。

NVIDIA 正式推出 Cosmos 3:面向物理 AI 的开放前沿基础模型
NVIDIA 今日推出 NVIDIA Cosmos™ 3,这是一款面向物理 AI 的开放世界基础模型,基于突破性的混

NVIDIA 正式发布 Vera:专为智能体打造的 CPU
性能超越 x86 处理器 1.8 倍,轻松驾驭跨行业多样化工作负载,创造更高数据中心 Token 营收。 NV

NVIDIA CEO 黄仁勋 GTC 台北主题演讲精彩回顾
在 COMPUTEX 期间举办的 NVIDIA GTC 台北大会上,全球开发者、研究人员和行业领导者齐聚一堂,深入探讨正在影响各

常见光模块故障原因与保护措施
本文系统梳理光模块在高速数据中心和AI集群中的常见故障原因——包括ESD损伤、光口污染、劣质连接器、器件老化、兼容性问题和环境压力,并提供对应的保护措施与选型建议,帮助提升链路稳定性与运维效率。

NVIDIA 全面升级 RTX PC 和 DGX Spark 上的本地 AI 智能体
个人智能体正迎来爆发式增长,OpenClaw 和 Hermes 等开源项目在 GitHub 上正受到 AI 开发者社区的接纳和使用。这些智能体能够适配用户的个人

为什么大型 AI 集群需要 Optical Shuffle 架构实现高效扩展
大模型训练与AI推理持续向超大规模演进,GPU集群正从万卡迈向十万卡。传统布线已无法满足高密度全互联需求,Optical Shuffle架构通过物理层光通道重排实现扁平化互联,成为超大规模AI网络的核心基础能力。

面向800G/1.6T时代,MMC跳线如何重塑AI数据中心互联底座
在人工智能与高性能计算快速发展的推动下,数据中心正在经历新一轮架构升级。随着新一代CPO(共封装光学)交换机逐步进入商用阶段,以及800G、1

释放 GPU 算力极限:VAST “三位一体”架构破局 AI 推理瓶颈
过去几年,AI基础设施的核心矛盾集中在算力供给上:GPU规模、并行效率、训练吞吐。然而,随着大模型逐步进入规模化应用阶段,行业的重心正在从“训

