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——从算力竞争到存储带宽与容量的真实战场 为什么 AI 计算对存储“胃口”大开？ AI 计算不是一次性的读取，而是一个高频、循环的“吞吐”过程。它对存储的要求主要体现在以下两个维度： 1. 存储带宽：告别“算力饥饿” 2. 存储容量：海量数据的“容身之所” 核心技术与工具软件 为了应对这些挑战，存储架构正在发生翻天覆地的变化： 典型应用场景 场景 存储侧重点 建议方案 LLM 大模型训练 极致带宽 […]

——当AI芯片遇见HPC仿真：JAX+XLA重构计算范式的可能性与边界 Google TPU（Tensor Processing Unit）自2015年问世以来，始终被视为深度学习加速的专用芯片。但在2024年，随着JAX框架的成熟和XLA编译器的泛化，TPU正悄然突破AI边界，向传统HPC仿真领域渗透。本文从架构、工具链、算法适配三维度，剖析TPU在仿真计算中的可行性、实现路径与适用场景。 一、 […]

——当2080亿晶体管遇上工程仿真，算力重构正在发生 2024年GTC大会上，NVIDIA CEO黄仁勋手持Blackwell B200 GPU时宣称：”这是AI的引擎，也是计算的工业革命。”但对仿真工程师而言，Blackwell的意义远超AI训练——它正在改写CFD、FEA、分子动力学等HPC仿真游戏的规则。 一、Blackwell GPU核心技术架构 1. 双 […]

——从晶体管到量子比特，我们正在见证计算范式十年未有之大变局 当ChatGPT训练一次消耗的电能相当于美国普通家庭50年的用电量，当自动驾驶系统每天产生数据量超过人类自文字诞生以来的总和，当AlphaFold破解2亿个蛋白质结构仅用18个月，一个残酷的现实摆在我们面前：算力正成为文明演进的第一性生产力，而传统计算架构已逼近物理与经济双重极限。 在后摩尔时代，计算技术的创新已从”性能提升 […]