Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

NVIDIA công bố Quantum-X để tăng cường kết nối trung tâm dữ liệu
Generatived
0:00 28/8/25
NVIDIA đang tích cực hợp tác với các đối tác trong ngành để chuyển đổi kết nối trung tâm dữ liệu bằng cách tích hợp các thành phần quang và điện. Nền tảng mạng của NVIDIA kết hợp công nghệ từ các đối tác có chuyên môn về quy trình đúc tiên tiến, laser và các giải pháp sợi quang-to-chip. Sự hợp tác này tạo ra một hệ sinh thái hài hòa, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về thông lượng dữ liệu và hiệu quả năng lượng, thiết lập một chuẩn mực mới cho kết nối quang học.
Nền tảng Quang học Đóng gói Chung (CPO) của NVIDIA là minh chứng cho sự đổi mới tập trung vào IC quang tử, IC điện tử, sợi quang, đóng gói, đầu nối và laser. Hệ sinh thái của chúng tôi được thiết kế để hỗ trợ các kết nối AI nhà máy có khả năng mở rộng và tiết kiệm năng lượng. Một thành phần quan trọng của sự đổi mới này là động cơ quang tử silicon NVIDIA Micro Ring Modulator, mang lại mật độ cao và hiệu suất cao cho các kết nối quang học, thiết yếu cho các bộ chuyển mạch và bộ xử lý trung tâm dữ liệu thế hệ tiếp theo.
Quan hệ đối tác giữa NVIDIA và TSMC đã góp phần đáng kể vào việc vượt qua những thách thức trong sản xuất bộ điều biến vòng vi mô. Hai công ty đã tinh chỉnh quy trình sản xuất để cải thiện độ ổn định nhiệt và đảm bảo điều chế ổn định, tốc độ cao. Sự hợp tác này đã tạo ra một bộ điều biến đáng tin cậy, đáp ứng các yêu cầu khắt khe của việc triển khai siêu quy mô. Kích thước nhỏ gọn và khả năng kiểm soát nhiệt tuyệt vời của bộ điều biến microring cho phép các mảng kết nối mật độ cao, tốc độ cao, giúp tăng đáng kể băng thông trên mỗi thiết bị.
Bộ chuyển mạch quang tử Quantum-X, với các cụm quang học tiên tiến, mang lại băng thông và khả năng kết nối vượt trội đến các trung tâm dữ liệu tiên tiến. Thiết kế mô-đun của các cụm quang học giúp cải thiện khả năng triển khai nhanh chóng và bảo trì tại hiện trường. Bộ chuyển mạch Ethernet Photonics Quantum-X và Spectrum-X của NVIDIA sở hữu các mô-đun Nguồn Laser Ngoài (ELS) tiên tiến, giúp tập trung nguồn sáng và cải thiện độ tin cậy. Những cải tiến này thể hiện cam kết của NVIDIA trong việc phát triển cơ sở hạ tầng mạng cho các ứng dụng AI và khẳng định vị thế của hãng trong lĩnh vực kết nối trung tâm dữ liệu.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
NVIDIA chia sẻ hướng dẫn thiết kế phần cứng cho LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã phát hành một hướng dẫn thiết kế phác thảo các phương pháp thực hành nhận biết phần cứng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Microsoft mở rộng chương trình Copilot với các đại lý dịch vụ bán hàng.
0:00 14/7/26
Microsoft đã công bố các khả năng AI hỗ trợ mới cho Microsoft 365 Copilot và Dynamics 365, giới thiệu Sales Agent và Service Agent nhằm giúp các đội ngũ bán hàng
NVIDIA nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển tải dữ liệu JAX Host cho chương trình đào tạo LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã trình bày cách thức giảm tải trên máy chủ (host offloading) trong JAX có thể giảm áp lực lên bộ nhớ băng thông cao của GPU trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Tin tức mới nhất
NVIDIA chia sẻ hướng dẫn thiết kế phần cứng cho LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã phát hành một hướng dẫn thiết kế phác thảo các phương pháp thực hành nhận biết phần cứng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Microsoft mở rộng chương trình Copilot với các đại lý dịch vụ bán hàng.
0:00 14/7/26
Microsoft đã công bố các khả năng AI hỗ trợ mới cho Microsoft 365 Copilot và Dynamics 365, giới thiệu Sales Agent và Service Agent nhằm giúp các đội ngũ bán hàng
NVIDIA nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển tải dữ liệu JAX Host cho chương trình đào tạo LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã trình bày cách thức giảm tải trên máy chủ (host offloading) trong JAX có thể giảm áp lực lên bộ nhớ băng thông cao của GPU trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.






