随着数据中心能耗的急剧增长,使之成为双碳目标达成的重点监控目标。文章针对数据中心中功耗大于200W的高功率芯片,沿着散热路径,采用液冷散热技术,经过液冷冷板、机架级液冷、机房级CDU液冷工质分配系统与精密空调的协同工作,使用液冷工质取代空气作为传热介质,有效提升了散热效率,数据中心散热系统的能耗占比从现在的37%降低到了10%左右,节能减碳效果非常明显。
奥地利云服务提供商 Anexia 因 Broadcom 收购 VMware 后大幅提价,决定将 12,000 台虚拟机从 VMware 迁移至基于开源 KVM 的自研平台。这次大规模迁移不仅涉及技术挑战,还反映了 Broadcom 收购 VMware 后引发的市场动荡和客户信任危机。
特斯拉和英伟达在AI系统训练方面采取了不同策略。英伟达推出Cosmos平台,利用合成数据加速物理AI系统开发。而特斯拉则坚持使用真实世界数据,认为合成数据无法完全模拟复杂的现实场景。两种方法各有优劣,未来可能需要平衡使用以创造真正的商业价值。
宇树科技在CES 2025上展示了人形机器人Unitree G1、Unitree H1和四足机器人Go2等产品。宇树科技的机器狗还在现场表演了翻跟头,吸引了众多观众围观。
就算研究人员认为在未来一两年内就能实现通用人工智能的观点是正确的,他们也很可能高估了人类采用和适应一项技术的速度。
商汤“日日新”融合大模型性能上文理兼修,在SuperCLUE年度评测中,文科成绩以81.8分位列全球第一,超越OpenAI的o1模型;理科成绩夺得金牌,其中计算维度以78.2分位列国内第一。
使用液体浸没冷却的数据中心(如PeaSoupECOCloud)的PUE实际为1.01左右。浸没在介电液体中的服务器运行时温度降低50%-70%,因此运行时所需的功率要少得多,预计使用寿命会更长,可达40%,组件承受的压力更小,维护间隔时间长,因此更可靠。”
科研级技术走向民用消费级市场,从来都是一件不容易的事;光谱技术是一朵实验室里的“高岭之花”,在民用市场一直是空白。
澳大利亚领先电信运营商 Telstra 与 SpaceX 的 Starlink 扩大合作,计划在澳大利亚推出卫星对手机短信服务。这项技术将补充现有网络,为偏远地区提供更好的覆盖,标志着卫星通信技术的重要一年。该合作初期将专注于测试和完善卫星对手机短信功能,为商业化做准备。
BMC 软件公司推出 AMI Cloud Data 平台的新功能 Cloud Data Sets,为大型机存储带来革命性变革。该功能实现了大型机数据直接访问云对象存储,无需修改现有 JCL 或应用程序。这一创新使 IT 运营团队能够用云存储完全取代传统磁带存储,简化操作并最小化业务中断。BMC 预计未来五年内,大多数组织将逐步淘汰二级磁带存储,转向更经济高效的云对象存储解决方案。
制造通用人形机器人的技术是“我们当今时代最重要的一项技术挑战”,其中,Transformer架构、大语言模型以及基础模型等创新为人形机器人的实现创造了可能。
NL2SQL_Handbook:一个持续更新的手册,旨在帮助读者追踪最新的 NL2SQL(文本到 SQL)技术,并为研究人员和实践者提供实用指导。
随着建筑信息化、数字化加速推进,传统工程项目建设模式越来越难以适应新时代建筑数字化的需求。近年来,通过对BIM技术的运用,数据中心项目在数字化方面有所突破,可为“数字建筑”的建设提供借鉴,但是距离实现真正意义上的“数字建筑”还为时尚早。
随着电信服务与数据使用量的持续飙升,对承载这些重要数据的基础设施进行管理就显得至关重要。AI系统正越来越多地关注电信基础设施的持续运行。
2023年和2024年,不少初创公司都推出了令人印象深刻的AI服务,但很快就被微软和谷歌等能够直接触达客户的巨头所覆盖。以Jasper.ai为例,这是一款曾经备受推崇、用于编写文本的AI工具。
过去几年,企业一直努力尽快地把尽可能多的资源转移到公有云,最大限度上减少资本支出并节省资金。然而,CIO们越来越多地审查这些投资,这真的能提高生产力并降低成本吗?
喜力(Heineken)总部位于新加坡,该公司亚太区数字和技术总监Ralph Ostertag最近分享了他团队的2025年路线图,以及他对寻求创新和数字化企业的最佳建议。
OpenAI 最近推出的 SearchGPT 标志着制药和医疗保健行业信息搜索和消费方式的重大转变。与传统搜索引擎不同,SearchGPT 利用对话式 AI 提供直接、符合语境的答案,为用户带来类似人际交流的体验。这项创新对制药企业和医疗沟通具有深远影响,有望改变医疗信息获取方式、提高内容可信度,并为行业带来新的机遇和挑战。
荷兰射电天文研究所正在升级其核心无线局域网和广域网基础设施,以支持Lofar 2.0低频阵列望远镜的开发。此次升级将使Lofar望远镜的网络带宽提高10倍,实现全天候访问所有天线,提升数据处理能力和精度,从而推动射电天文学研究的新前沿。
人工智能正在各个领域蓬勃发展,引发广泛讨论。本文探讨了人工智能与人类智能结合形成的混合智能,提出了四种利用混合智能的实用方法。通过结合AI的数据处理能力和人类的创造力与判断力,混合智能可以在商业决策、创新、客户体验和负责任的AI开发等方面发挥重要作用,为个人和社会带来新的机遇。