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算力領(lǐng)域常用名詞解釋
[2025-03-18]算力（Computing Power）：是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的能力。它通常用FLOPS（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）來衡量，表示計(jì)算機(jī)在一秒內(nèi)可以執(zhí)行多少次浮點(diǎn)運(yùn)算。常見的單位包括TFLOPS（萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算/秒）和PFLOPS（千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算/秒）。
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為什么要私有化部署DeepSeek
[2025-03-03]本地部署大型模型（如 DeepSeek R1 671B）的需求主要集中在以下領(lǐng)域，這些領(lǐng)域?qū)?數(shù)據(jù)隱私性、實(shí)時(shí)性、合規(guī)性?或?定制化能力?有很高要求，無法依賴公有云服務(wù)：
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浪潮信息推出元腦R1推理服務(wù)器，單機(jī)即可釋放DeepSeek 671B強(qiáng)大模力
[2025-02-19]2月11日，浪潮信息正式推出元腦R1推理服務(wù)器，通過系統(tǒng)創(chuàng)新和軟硬協(xié)同優(yōu)化，單機(jī)即可部署運(yùn)行DeepSeek R1 671B模型，幫助客戶降低DeepSeek R1全參數(shù)模型的部署難度及成本，并提升推理服務(wù)性能，加速千行百業(yè)探索智能涌現(xiàn)。
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新華三DeepSeek一體機(jī)震撼上市，三大功能助你告別大模型焦慮
[2025-02-19]日前，紫光股份旗下新華三集團(tuán)重磅發(fā)布基于DeepSeek大模型的一體機(jī)UniCube，搭載DeepSeek V3、R1模型，并實(shí)現(xiàn)671B DeepSeek大模型單機(jī)推理及單機(jī)訓(xùn)推一體服務(wù)，以強(qiáng)大的變革力，加速百行百業(yè)智能進(jìn)化。
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一文讀懂X86與C86的區(qū)別
[2025-01-06]X86和C86架構(gòu)之間的區(qū)別可以從多個(gè)角度來理解，但首先需要澄清的是，C86并不是一個(gè)廣泛接受的術(shù)語。在計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，更常見的術(shù)語是x86，它指的是一系列由Intel開發(fā)并成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的處理器指令集架構(gòu)，以及后來AMD和其他廠商制造的兼容處理器。
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超融合和虛擬化的區(qū)別：詳細(xì)對比分析
[2024-11-26]在當(dāng)今的信息技術(shù)領(lǐng)域，超融合和虛擬化技術(shù)廣泛應(yīng)用，并改變了數(shù)據(jù)中心的構(gòu)建和運(yùn)作方式。盡管兩者都旨在優(yōu)化資源利用和簡化管理，但它們在概念、實(shí)現(xiàn)方式以及應(yīng)用場景上存在區(qū)別。
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超微GPU Server H100/H200 系統(tǒng)介紹
[2024-10-28]嚴(yán)格意義上HGX里面有8個(gè)GPU，每個(gè)GPU為一個(gè)Module 這個(gè)才叫做模組，HGX 其實(shí)是由8個(gè)GPU 模組和4個(gè)NVLInk Switch組成，下圖所示，就是每個(gè)上圖的SINK 下面的GPU模組。
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服務(wù)器常見的8種“分類”方式
[2024-10-14]本文從八個(gè)維度介紹了服務(wù)器的分類，圖文并茂，一目了然。
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服務(wù)器基礎(chǔ)知識之服務(wù)器概述
[2024-09-24]服務(wù)器是計(jì)算機(jī)的一種，它是在網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的控制下為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境里的客戶機(jī)提供(如PC)共享資源（包括查詢、存儲、計(jì)算等）的高性能計(jì)算機(jī)，它的高性能主要體現(xiàn)在高速度的CPU 運(yùn)算能力、長時(shí)間的可靠運(yùn)行、強(qiáng)大的I/O 外部數(shù)據(jù)吞吐能力等方面。
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簡單聊聊：GPU服務(wù)器與通用服務(wù)器的10點(diǎn)區(qū)別
[2024-09-14]GPU服務(wù)器和通用服務(wù)器是目前服務(wù)器市場根據(jù)業(yè)務(wù)場景進(jìn)行的細(xì)分，并沒有嚴(yán)格意義上的定位，你可以理解為GPU服務(wù)器是通用服務(wù)器為了更好支持GPU進(jìn)行的優(yōu)化設(shè)計(jì)
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AI服務(wù)器的CPU
[2024-09-11]隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，AI服務(wù)器的需求也在不斷增加。AI服務(wù)器在處理機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等任務(wù)時(shí)，通常需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和高 效的硬件配置。雖然GPU在加速AI模型訓(xùn)練中起到關(guān)鍵作用，但CPU的選擇同樣不可忽視。
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