Infrastructure

This category delves into the foundation of AI, exploring the hardware (like GPU) and software (like cloud platforms) that provide the processing power and frameworks needed to build and run AI applications.
数据中心的演变:从过去到未来
Infrastructure

数据中心的演变:从过去到未来

数据中心基础设施近年来经历了重大变革,这是由现代应用程序不断增长的需求以及对可持续、高效解决方案的需求所驱动的。随着企业在这个不断变化的环境中航行,他们面临着无数挑战,从复杂和分布式的基础设施到对实时处理和环境责任的迫切需求。 本文将深入探讨数据中心的演变、挑战以及将塑造这一关键行业未来的新兴重点领域。 早期阶段:大型机和本地数据中心 数据中心的概念可以追溯到 20 世纪 40 年代和 50 年代,当时出现了大型计算机。这些早期的计算机非常庞大,需要专门的房间和受控环境来保持冷却。能够负担得起大型机的公司和政府机构建立了本地数据中心来容纳这些机器。这些早期数据中心的特点是: * 庞大的物理尺寸: 大型机占据了整个房间,需要大量的空间用于设备和冷却系统。 * 高成本: 大型机及其支持基础设施的成本高昂,限制了其在大型组织中的使用。 * 有限的连接性: 早期数据中心是孤立的,与其他系统和网络的连接有限。 客户机-服务器时代:分布式计算的崛起 20 世纪 80 年代和 90 年代,计算模式从大型机转向了客户机-服务器架构。这一转变是由个人计算机 (PC) 和局域网 (L
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IDC架构与设计:优势和未来趋势
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IDC架构与设计:优势和未来趋势

互联网数据中心(IDC)是数字基建的核心,集中处理数据存储、计算和传输。这些庞大的设施里,成千上万的服务器、存储设备和网络设备协同运作,让企业能高速处理海量数据。Bitdeer AI 是这个领域的新兴领军企业。 数据中心架构基础 IDC 架构的核心是规划、设计和管理设施,为企业打造高效的数据处理环境。主要包括: * 物理基础设施:服务器、存储设备、网络设备和电源等硬件。 * 环境控制:确保设备正常运行的温度、湿度和空气流通管理系统。 * 电源管理:稳定可靠的电力供应和备用电源以维持持续运行。 数据中心设计关键考虑 设计一个高效、灵活的数据中心,需要考虑以下因素: * 地理位置:靠近能源、网络,远离自然灾害。 * 可扩展性:能根据业务增长不断扩容升级。 * 安全:强大的物理和网络安全措施保护数据保持正常运行时间。 * 节能:使用清洁能源和先进冷却技术,减少环境影响。 核心组件和子系统 一个优质的 IDC 包括以下关键组件: * 服务器机柜:容纳服务器和网络设备。 * 冷却系统:空调、
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租 GPU 比买 GPU 更明智的 8 个原因
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租 GPU 比买 GPU 更明智的 8 个原因

在当今日新月异的技术领域,对高处理能力的需求急剧上升,尤其是机器学习、渲染和科学计算等工作。这种需求提出了一个至关重要的问题:租用 GPU 是否比购买 GPU 更有优势?探索租用 GPU 比购买 GPU 更明智的 8 大理由:从节省成本到获取尖端技术。了解更多信息,立即注册。 什么是GPU 云端服务? GPU 雲端服務 是可透過雲端存取的虛擬圖形處理器。與購買並安裝在本地電腦上的現實 GPU 不同,GPU 雲端服務託管在遠端資料中心,可透過網路存取。它們提供與普通 GPU 相同的功能,但靈活性和可擴充性更高。如需深入了解,請閱讀更多內容:GPU雲端伺服器:運作方式及使用方法詳解。 GPU 云端服务的优势 可扩展性 GPU 云端服务 的最大优势之一是其可扩展性。使用者可以根据当前的需求调整 GPU 资源,而不必受到实体硬体的限制。这种适应性对于工作负载不可预测的组织和开发人员来说至关重要。
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