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生成式人工智能：内存市场影响
• 数据中心 GPU 和 AI ASIC 市场在 2023 年经历的大规模增长（同比增长 167%）预计将在 2024 年继续，并在次年趋于稳定。我们预计这种稳定将持续，因为能够大量购买 GPU 和 AI ASIC 的公司数量有限，而且这些组件的生命周期平均也在增长。然而，我们预计在这种大幅增长之后收入不会下降，因为 AI 进展非常快，模型大小仍在扩大，相应的应用还远未被发现。我们预计未来几年用于 AI 推理的 GPU 和 AI ASIC 的比例将会增长。
隐私和安全：人工智能驱动的信任 - Mist Systems
Juniper Mist 云让我们的客户始终能够安心使用我们软件的最新版本。这增强了我们创新的能力，并利用不断发展的技术保护客户的数据。我们可以通过向整个客户群推送安全更新并确保通用的数据处理标准来快速应对安全威胁。最重要的是，Juniper Mist 云与具有行业标准认证的一级数据中心共置。这些数据中心具有最先进的物理和网络安全以及高度可靠的设计。这些服务在每个 AWS 服务的多个可用区中复制，以便在发生灾难性故障时面向客户的服务能够快速故障转移。图 1 显示了从数据中心到静态数据和传输中数据的其他安全详细信息。
chiplets解决方案的自定义IC
摘要：GPU系统上的AI应用程序在过去10年中随着单芯片推理性能的增加而爆炸了1000倍。需要数以万计的数据中心连接的GPU来训练和推断最先进的生成AI模型。每一代的带宽密度需求增加了2倍。在这些系统的核心，处理器和交换机的核心中被用作2.5D和3D配置中的多个模具。在系统中这些模具之间的超高效互连需要支持整体系统带宽。此谈话将从电路，包装，电源输送和靶向能量效率的热管理范围<100fj/b和带宽密度> 10TBPS/mm的角度来研究最新的当前和未来电气和未来电气和光学芯片到芯片通信。
数据中心整合可再生能源的挑战和解决方案调查
摘要：随着越来越多的活动转移到线上，对数据中心的需求也在增加，这增加了数据中心的能源消耗和由此产生的温室气体排放。为数据中心提供可再生能源通常被视为解决这一问题的主要方法。然而，它们的整合带来了多重挑战。解决这些挑战，主要是灵活性和能源效率，需要多学科技能。因此，本文旨在回顾几个互补学科的科学努力：电气工程、计算机科学、控制系统工程和运筹学。它涵盖了数据中心架构、基础设施规模和信息和能源方面的资源管理。对当前进展进行了总结，并列出了尚待解决的挑战。
数据时代 2025： - Seagate
虽然移动通信网络的速度和可靠性不断提高，但影响服务质量甚至生命维持的时间敏感型应用需要数据结构从数据中心核心扩展到动态企业边缘。软件定义存储技术能够快速创建和迁移边缘存储环境，其中实时数据和大数据分析交汇在一起，满足本地和移动分析工作负载的需求。以这种方式提供数据将实现联网车辆之间无缝和高效的交通流管理（例如，应急车辆的优先交通协议）或实时欺诈检测或面部识别，以提高体育赛事或交通枢纽的安全性。在移动实时世界中，越来越多的联网设备产生的数据量不断增长，这是边缘存储的基本驱动力。
为 6,000 平方米的 Equinix 服务器提供完全可靠的空调……
互联网已成为我们生活的一部分，几乎每个人每天都会使用它。我们理所当然地认为它会一直存在并且快速可靠地运行。但互联网到底是什么？互联网由相互连接的全球公共计算机网络组成。因此，网络由多个网络组成。因此，互联网没有中央服务器。通过互联网传输的数据可以采用许多不同的路线。这通常通过数据中心完成。对于公司和政府机构而言，始终为其客户和员工提供服务至关重要。这需要功能强大且昂贵的服务器。数据中心的安装、设置和维护并非易事，这就是为什么通常将其外包给数据中心的原因。数据中心采用顶级设备建立，并经过精心维护，确保互联网连接正常运行。
尼罗河：企业网络的一种新的现代方法
尼罗河的网络和安全访问服务由尼罗河服务块建筑基金会，尼罗河服务云和AI应用程序的两个套件组成 - 尼罗河副本和自动驾驶仪。首先，尼罗河服务块旨在支持有线和无线LAN部署。是专门建造的，可以作为服务中心基础架构构建以支持混合和多云环境的方式提供作为服务。标准化的单个网络结构还包含零值安全性，默认情况下确保了每个连接的设备的隔离，从而保护了针对恶意活动。此外，尼罗河服务块基于高度容器化的现代，基于微服务的软件体系结构，提供了极高的可用性和规模。它在其设计上结合了物理和虚拟传感器，以启用跨越用户，设备和应用程序的连续和全面的网络，环境和上下文收集。
Mujoco Playground
在我们的SIM到运行研究中，我们使用了几种GPU硬件设置和拓扑，包括NVIDIA RTX 4090，A100和H100 GPU。在图6中，我们分解了leapcubereitient环境的训练性能，这些环境对一组固定的RL超参数组合的构造，表明MJX在消费者级和数据度假图形上都有效。我们看到，具有较高理论性能和较大拓扑的GPU可以将训练时间减少到诸如手机重新定位（包括手机重新定位）的训练时间3倍。我们将拓扑特定的超参数视为未来的工作（例如只要RL算法可以利用每个时期的数据增加），理想情况下应增加较大拓扑以最大程度地增加吞吐量的环境。在table 4，表7和表9中，在附录中，我们对所有环境的训练吞吐量