<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>GPU算力 on AI2AI — AI 内容矩阵</title><link>https://ai2ai.xin/categories/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/</link><description>Recent content in GPU算力 on AI2AI — AI 内容矩阵</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ai2ai.xin/categories/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI芯片竞争格局2026：NVIDIA、AMD、Intel、Groq、Cerebras——谁在挑战NVIDIA的'铁王座'？</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/ai-chip-competition-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/ai-chip-competition-2026/</guid><description>NVIDIA在AI芯片市场占据85%的份额，但挑战者正在从四面八方涌来。AMD、Intel、Groq、Cerebras、华为昇腾——每个挑战者都在用不同的方式试图推翻NVIDIA的&amp;#39;铁王座&amp;#39;。</description></item><item><title>GPU调度与编排：Kubernetes、Slurm、Run:ai——2026年GPU集群管理工具大横评</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-scheduling-orchestration/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-scheduling-orchestration/</guid><description>管理8张GPU用Excel，管理100张GPU用Slurm，管理1000张GPU用Kubernetes+Run:ai。我们对比了2026年主流的GPU调度和编排工具，从功能、性能、易用性三个维度给出选型建议。</description></item><item><title>GPU二手市场洞察：$25,000的H100，二手只要$8,000——但买二手GPU是'省钱'还是'踩雷'？</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-secondhand-market-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-secondhand-market-2026/</guid><description>2026年，H100的二手价格从$25,000跌到了$8,000。买二手GPU可以省68%的钱，但风险是：没有保修、可能被&amp;#39;矿卡&amp;#39;、使用寿命不确定。我们分析了二手GPU的&amp;#39;省钱公式&amp;#39;和&amp;#39;避坑指南&amp;#39;。</description></item><item><title>GPU供应紧张深层分析：为什么2026年H100还是买不到？这5个原因让你看清真相</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-supply-shortage-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-supply-shortage-2026/</guid><description>2026年，H100的供应仍然紧张。云服务商排队等货，创业公司根本买不到。问题出在哪里？不是NVIDIA不想卖，而是台积电的CoWoS封装产能跟不上。我们拆解了GPU供应链的5个瓶颈。</description></item><item><title>GPU集群管理指南：从8卡到1000卡，我们踩过的集群管理10大坑</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-cluster-management/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-cluster-management/</guid><description>管理8张GPU很简单，管理1000张GPU是噩梦。网络、存储、调度、故障恢复——每一个维度都在放大。我们记录了从8卡到1000卡集群的演进过程，以及每个阶段的&amp;#39;坑&amp;#39;。</description></item><item><title>GPU集群网络架构：为什么你的多卡训练速度只提升了3倍而不是8倍？</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-network-architecture/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-network-architecture/</guid><description>8张H100理论上应该提供8倍的单卡训练速度，但实际只有3-5倍。剩下的算力被&amp;#39;通信&amp;#39;吃掉了。我们拆解了GPU集群的网络架构，从NVLink到InfiniBand，从胖树到DragonFly。</description></item><item><title>GPU利用率优化实战：从30%到85%，我们让GPU'摸鱼'时间减少了80%</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-utilization-optimization/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-utilization-optimization/</guid><description>GPU利用率低是AI企业最大的浪费。我们帮助一家AI公司将其GPU集群的利用率从30%提升到85%，相当于每年节省了$200,000。这6个优化策略，每一个都直接关联到你的钱袋子。</description></item><item><title>GPU散热与功耗管理：你的H100正在'中暑'，而你不知道</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-cooling-power-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-cooling-power-2026/</guid><description>H100的功耗是700W，8张H100就是5.6kW。散热不够，GPU会降频保护，算力下降30%。我们实测了风冷和液冷两种方案，给出了GPU散热的完整指南。</description></item><item><title>GPU算力成本趋势：2026年终于开始降价了，但别高兴太早</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-cost-trends-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-cost-trends-2026/</guid><description>2024-2025年GPU价格一路飙升，但2026年H100价格首次出现回落。这是短期波动还是长期趋势？我们分析了GPU算力成本的5个驱动因素，预测2026-2028年的价格走势。</description></item><item><title>GPU算力金融化：当H100变成'理财产品'，算力期货、算力债券、算力基金来了</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-financialization-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-financialization-2026/</guid><description>2026年，GPU不仅是计算工具，还是金融资产。算力期货、算力债券、算力基金——这些金融产品让GPU市场变成了&amp;#39;算力华尔街&amp;#39;。但金融化也带来了泡沫和风险。</description></item><item><title>GPU选型终极指南：训练、推理、微调——不同场景需要完全不同的GPU</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-selection-guide-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-selection-guide-2026/</guid><description>训练用H100，推理用L40S，微调用RTX 4090——不同场景对GPU的需求完全不同。我们针对训练、推理、微调三大场景，给出了详细的GPU选型建议。选错GPU，多花50%的钱，少得30%的算力。</description></item><item><title>GPU云服务全面对比：AWS、GCP、Azure、阿里云、华为云——2026年谁最划算？</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-cloud-comparison-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-cloud-comparison-2026/</guid><description>2026年，GPU云服务市场竞争激烈。AWS的GPU种类最多，GCP的TPU独家，Azure的OpenAI集成最好，阿里云和华为云是中国市场首选。我们对比了5家云服务的GPU价格、可用性和服务。</description></item><item><title>GPU租赁vs自建：我们算了一笔5年的总账，结果和你想的完全不一样</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-rent-vs-buy-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/gpu-rent-vs-buy-2026/</guid><description>GPU租赁还是自建？这是2026年AI创业公司最头疼的问题。我们算了一笔5年的总账——包括硬件、电力、运维、折旧——结论是：3年以下选租赁，5年以上选自建。但有一个关键变量被所有人忽略了。</description></item><item><title>H100 vs B100 vs GB200：2026年NVIDIA GPU选型完全指南——买错了你会亏掉一半算力</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/h100-b100-gb200-comparison-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/h100-b100-gb200-comparison-2026/</guid><description>NVIDIA在2026年同时销售H100、B100和GB200三代GPU。你应该买哪一代？H100性价比最高但已停产，B100是当前主力，GB200是未来但价格翻倍。我们实测了三代GPU，给出选型建议。</description></item><item><title>国产GPU双雄：华为昇腾910C vs 寒武纪MLU590——在最坏的时代，做最好的追赶</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/china-gpu-huawei-cambricon-2026/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/china-gpu-huawei-cambricon-2026/</guid><description>美国对华芯片出口管制让国产GPU成为了&amp;#39;必需品&amp;#39;。2026年，华为昇腾910C和寒武纪MLU590是中国AI芯片的&amp;#39;双雄&amp;#39;。它们的性能达到了NVIDIA的70-80%，但生态差距仍然巨大。</description></item><item><title>训练vs推理GPU选择：为什么训练用H100，推理用L40S？两者需求的本质差异</title><link>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/training-vs-inference-gpu/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ai2ai.xin/gpu%E7%AE%97%E5%8A%9B/training-vs-inference-gpu/</guid><description>很多团队给训练和推理买同一种GPU，这是巨大的浪费。训练和推理对GPU的需求完全不同——训练需要&amp;#39;高算力+高带宽&amp;#39;，推理需要&amp;#39;高吞吐+低成本&amp;#39;。选错了，多花50%的钱。</description></item></channel></rss>