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。
CPU、GPU、TPU 和 NPU 有什么区别？
本文从架构定位、计算方式和典型应用出发，对比 CPU、GPU、TPU 与 NPU 的核心差异，帮助理解不同 AI 芯片在训练、推理、边缘计算和通用计算中的适用边界。
实测揭秘 | 超擎数智系统级验证：PD分离时代，高性能网络如何让KV Cache卸载发挥真正实力？
大模型进入“长跑”时代，算力瓶颈正在悄然转移。从8K到128K，再到如今百万级的Token上下文，大模型的“记忆力&rd
超擎数智AIDC Shuffle解决方案：破解多平面网络互联难题，充分释放智算中心效能
随着大规模AI模型训练与高性能计算业务的爆发，数据中心（AIDC）对网络带宽、无损传输和高可用性提出了前所未有的挑战。在这场变革中，多平面（Multi-Pl
超擎实测 | OpenClaw × DGX Spark：企业微信接入 OpenClaw 部署实践指南
继前序文章《OpenClaw × DGX Spark：本地部署，释放云端算力，安全可控》发布后，OpenClaw近期再次受到了广泛的关注与讨论。
NVIDIA Feynman 架构解析：基于台积电 A16 工艺的新一代 GPU
英伟达Feynman架构深度解析：基于A16（1.6nm）工艺与背面供电技术，通过3D堆叠LPU、异构存储体系和低延迟推理优化，为大模型时代提供高效能、低功耗的下一代AI算力基础。
800G 交换机市场洞察：AI 数据中心网络演进趋势
本文系统分析800G交换机市场驱动、技术演进及发展趋势，聚焦AI训练场景下的高密度互连需求、CPO架构、硅光子应用及未来规模化部署前景。
LPU（Language Processing Unit）是什么？与英伟达GPU有什么区别？
LPU 是面向大语言模型推理优化的处理器架构，强调确定性执行、低延迟和高吞吐。本文解析 LPU 的工作方式，并与 GPU 在并行计算、推理效率和适用场景上进行对比。
超擎数智联合思科：推出AIDC全栈解决方案
在大规模AI训练与推理场景中，真正的瓶颈早已不只是GPU算力，而是算力之间能否实现稳定、高效、低风险的协同工作。为此，超擎数智联合思科推出AIDC全栈解决方案
超擎数智擎天系列CQ7458-L AI服务器：8卡RTX PRO 5000，释放本地AI算力更大可能！
随着生成式人工智能向多模态智能体演进，模型规模持续扩大、上下文长度不断拉长，对本地算力与显存提出了更高要求。基于 NVIDIA Blackwell 架构的&n