IBM与亚湾超算合作推出AI平台,基于Red Hat OpenShift混合云和watsonx技术,覆盖AI全生命周期,提供企业级部署与治理。平台通过AI App Store提供智能体和应用,确保数据驻留、运营自主和合规,采用“建设-运营-本地化”模式,助力亚太政府及受监管行业。
2026年WAIC上,国产算力竞争转向系统级效率。太初元碁发布HCU架构的T2 Ultra芯片和HyperIntelliX系统,支持CPU与AI核动态配比,覆盖AI与AI4S场景,并推出开发者社区和AI4S平台降低迁移成本,构建全栈生态,应对市场洗牌。
中国超算灵晟在TOP500榜单中重夺全球第一,使用全国产ARM架构CPU,性能达到2.198百亿亿次浮点运算,主要用于天气预报等科学计算,与AI算力的低精度运算存在显著区别。
欧洲首个超算JUPITER在德国尤利希研究中心运行,利用NVIDIA技术进行脑部映射、气候模拟、6G AI开发及量子计算。项目包括细胞级脑图谱、1公里分辨率气候模型和50量子比特模拟,展示超算在科学研究中的潜力。
国家超算互联网启动新一轮词元赠送活动,用户可免费领取3000万词元。SpaceX计划本周提交IPO,目标募资超750亿美元。苹果将推出独立Siri App,MIUI正式停更。Epic Games裁员逾千人,快手2025年日活破4亿。
马斯克的Colossus 2超算集群已正式投入运行,成为全球首个1GW级超算,预计4月将升级至1.5GW,供电能力相当于75万户家庭。然而,高能耗可能导致美国13个州6700万居民在极端天气下面临停电风险,PJM电网运营商已考虑轮流停电以维持供需平衡。
在CES 2026上,英伟达推出DGX Spark,提供强大的本地AI计算能力,支持高达100B参数的模型和128GB内存,能够通过网络互连形成超级节点。新NVFP4数据格式提升了性能,解决了内存不足问题,支持远程连接,兼顾隐私与云计算,适合个人开发者和企业用户,推动AI本地化应用发展。
NVIDIA的GPU加速计算平台已成为AI创新的核心,超越CPU,显著提升能效和性能,推动大规模模型训练和科学研究。CUDA-X生态系统促进了各行业应用,助力AI从虚拟走向物理世界,未来将实现自主智能机器人等突破。
中国企业正在推动太空超算的发展,成功发射搭载高性能计算芯片的卫星,探索太空智能计算。中科天算等机构致力于在轨道上构建算力基础设施,突破地面计算限制,推动太空互联网和智能决策应用。
黄仁勋赠送给马斯克的DGX Spark超算售价3万元,配备128GB内存,适合科研和AI开发。尽管性能强大,但带宽限制影响解码速度。与Mac Studio结合使用可提升性能,适用于本地AI视频生成和多智能体交互等应用。
星舰V2成功完成最后一次飞行任务,验证了新型着陆发动机配置,并成功部署8颗星链模拟器。飞船在印度洋上空爆炸,测试了隔热瓦和再入机动,为未来火星任务奠定基础。
欧洲首个超算JUPITER在于利希正式启用,基于NVIDIA Grace Hopper平台,支持气候、神经科学和量子模拟等研究。其每秒可执行1 quintillion FP64运算,AI性能预计可达90 exaflops,是欧洲第二快系统的两倍。
英伟达在Computex大会上推出新产品,包括800GB内存的DGX Station和RTX PRO Server,标志着其向AI基础设施公司的转型。新架构GB300提升了算力和内存,并推出NVLink Fusion技术,支持定制机架。此外,英伟达与迪士尼合作开发机器人项目,推动AI与物理AI的结合。
谷歌发布第七代TPU Ironwood,计算能力是全球最快超级计算机的24倍,专为推理设计,支持生成式AI。每块芯片具备4614 TFLOPs的峰值算力,内存和带宽显著提升。同时推出A2A协议,促进智能体间安全通信,标志AI进入新阶段。
本文介绍了在CentOS 7上安装Lustre并行文件系统的步骤,包括内核配置、文件系统创建和客户端配置,帮助用户顺利搭建Lustre环境。
微软推出的量子计算芯片Majorana 1,基于拓扑核心架构,能有效解决超算难题。该芯片通过拓扑导体实现更稳定的量子比特,具备更强的计算能力。微软计划未来集成百万量子比特,推动量子计算的实用化。
新开源推理模型Huginn采用与DeepSeek不同的架构,直接在高维潜空间中推理,抛弃长思维链。该模型自适应计算时间,能够捕捉难以用语言表达的推理类型,且无需专门训练数据和小上下文窗口。研究团队在超算上使用800B tokens数据进行预训练,表现出与传统大模型相当的能力。
英伟达推出了售价249美元的Jetson Orin Nano Super AI超级计算机,性能提升70%,适合商业开发者、学生和爱好者,支持多种AI应用,推动AI技术普及。
在第20届CCF HPC China 2024年会上,万萌介绍了深度学习在光伏发电和电力负荷预测中的应用,提出了多种新能源预测模型,提升了预测精度。
特斯拉公开了名为Cortex的超算集群,可容纳10万张H100/H200,用于训练FSD和Optimus。集群硬件由英伟达和特斯拉自研的Dojo组成,预计耗电量将增长到超500MW。2024年,智能驾驶算力战争已打响,特斯拉将投资30-40亿美元购买英伟达卡,算力差距并不能决定一切,数据和算法也很重要。
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