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汇先发优势领跑赛道 史陶比尔掘金液冷快速连接器

访客1个月前 (12-11)4211
汇先发优势领跑赛道 史陶比尔掘金液冷快速连接器
作者:李祥敬 展望未来,随着云计算市场的发展,液冷快速连接器市场也会迎来快速发展。中国市场发展非常迅速,并且整个市场前景非常乐观。史陶比尔不断开拓中国市场,把最好的液冷连接器产品带到中国市场,给国内广大客户提供一个更具性价比、更安全可靠的产品。 数据中心周边是敏感的电子元器件,整个液冷系...

英特尔公布第三季度财报 受市场逆势影响开始实施100亿美金成本削减计划

访客1个月前 (12-11)7389
英特尔公布第三季度财报 受市场逆势影响开始实施100亿美金成本削减计划
第三季度英特尔的每股收益为59美分,远高于华尔街预期的每股32美分。该季度收入为153.4亿美元,下滑15%,但略高于预期的152.5亿美元。净利润为10.2亿美元,低于去年同期的68.2亿美元利润。 近日,英特尔发布第三季度财报,盈利和收入均超出预期,但是给出的全财年盈利指引低于预期水平,之...

数据中心——2022年IT支出的绝对热点

访客1个月前 (12-11)7611
数据中心——2022年IT支出的绝对热点
结合过去三、五年之间的数据中心变化趋势来看,我们实在难以得出IT支出增加对应“经济衰退”的结论。经验恰恰相反,企业在资金紧张时首先削减的是广告和营销方面的预算,下一步就马上是压缩企业硬件、软件和服务类开支。 如果大家一直在关注IDC和Gartner发布的IT支出预测报告,就会注意到支出预期...

聊聊DPU的经济学原理和必然性

访客1个月前 (12-11)1848
聊聊DPU的经济学原理和必然性
所谓DPU,全称是数据处理单元或者I/O处理单元。它的出现绝非偶然,而是经济因素与架构需求双重驱动的必然结果。 所谓DPU,全称是数据处理单元或者I/O处理单元。它的出现绝非偶然,而是经济因素与架构需求双重驱动的必然结果。 如今的芯片性能已经没多少发展空间,所以再由CPU承担网络和存储功...

Nvidia发布第三季度财报 数据中心芯片业务力挽狂澜

访客1个月前 (12-11)7814
Nvidia发布第三季度财报 数据中心芯片业务力挽狂澜
计算机图形芯片巨头Nvidia近日发布第三季度财报,尽管给出的下个季度收入指引略低于分析师的预期水平,但股价仍然在盘后交易中有小幅上涨。 计算机图形芯片巨头Nvidia近日发布第三季度财报,尽管给出的下个季度收入指引略低于分析师的预期水平,但股价仍然在盘后交易中有小幅上涨。 Nvidia公布...

可持续始于核心 Ampere云原生处理器让数据中心脱胎换骨

访客1个月前 (12-11)3149
可持续始于核心 Ampere云原生处理器让数据中心脱胎换骨
作者:李祥敬 在2022 OCP全球峰会上,Ampere Computing首席产品官Jeff Wittich分享了Ampere在数据中心领域的创新实践。 伴随着数字经济发展,云计算推动数据中心的快速发展。不过基于传统技术创建可持续的数据中心面临许着多挑战,比如能耗和碳排放。如何借助新技术...

助力数据中心新架构,NVIDIA云原生超级计算释放云的力量

访客1个月前 (12-11)2242
助力数据中心新架构,NVIDIA云原生超级计算释放云的力量
作者:李祥敬 NVIDIA提出云原生超级计算架构,CPU、DPU、加速器和网络协同工作,实现高性能、绿色、安全的数据中心,实现极致性能、优化设计、节能减排。 高性能计算和人工智能作为主要的数据处理引擎助力技术研究、科学发现和产品开发,推动超级计算进入广泛的商业应用。云原生超级计算平台为业界...

模块化数据中心大行其道 使用场景呈现多样化趋势

访客1个月前 (12-11)9561
模块化数据中心大行其道 使用场景呈现多样化趋势
模块化数据中心是一个在日益增长中的行业,根据来自Research and Markets的数据,2021年全球模块化数据中心市场规模为213亿美元,预计到2027年将增长至524亿美元。 模块化数据中心是一个在日益增长中的行业,根据来自Research and Markets的数据,2021年...

数据中心水资源管理:亚马逊和谷歌如何管理地球上最重要的水资源

访客1个月前 (12-11)10057
数据中心水资源管理:亚马逊和谷歌如何管理地球上最重要的水资源
近日在AWS:Invent 2022 上,Amazon宣布了有关于到2030年实现返回水量超过数据中心使用水量的详细计划。就在上周,谷歌的Urs Holzle同样详细介绍了计划到2030年前降低用水量,以及谷歌针对位于美国的数据中心制定了详细的2021年用水指标。 近日在AWS:Invent...

计算增强很容易,内存升级却越来越难

访客1个月前 (12-11)4316
计算增强很容易,内存升级却越来越难
如果没法以足够快的速度获取数据、以供计算引擎在特定时钟周期内完成特定数据处理操作,那再强的向量或矩阵单元浮点运算性能又有啥用?很明显,存储跟不上,算力确实会后继乏力。 如果没法以足够快的速度获取数据、以供计算引擎在特定时钟周期内完成特定数据处理操作,那再强的向量或矩阵单元浮点运算性能又有啥...