生成式AI数据中心基础设施如何重塑企业流程与竞争格局
为什么说“AI数据中心”与传统数据中心是两种截然不同的物种？ 传统数据中心的设计哲学围绕着“数据存储”与“虚拟化效率”。其核心指标是存储阵列的吞吐量、CPU上虚拟机的部署密度，以及透过以太网络实现的稳定连接。这是一个以“节流”为导向的世界，追求在给定的机柜空间与电力配额内，塞进更多服务。
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Solidigm 以先进存储技术与生态系统合作瞄准 AI 内存瓶颈
AI 狂潮下，为何内存成了最沉默的杀手？ 答案很直接：因为运算力跑得太快，内存跟不上了。 当业界目光紧盯着 GPU 的每秒浮点运算次数时，一个更根本的限制正在浮现：数据喂养速度。AI 模型参数动辄千亿、兆级，训练与推理所需的海量数据必须在内存层级中高效流动。传统以 DRAM 为中心、辅以慢 …
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