“凌晨 2 点，模型训练队列又排到了 500⇧，所有 A100 都满载，团队抱怨训练一拖再拖。” 这是我在香港荔枝角机房碰到的真实场景。GPU 大规模集中采购受...
在AI项目不断推进的过程中，GPU资源几乎成了瓶颈。早期我也纠结过一个核心问题：到底是选择云GPU部署，还是购买GPU服务器自建数据中心？ 为了给AI模型训练和...
我第一次为海外项目搭建渲染集群是在香港，那时为了配合美术团队进行跨国动画片段渲染，对时延、吞吐量和并发性能要求非常高。国内机房无法满足节点延迟要求，最终选定香港...
当我第一次接到来自一家泛亚太地区3D可视化平台的需求时，对方明确提出：希望我们在不牺牲画质的前提下，实现从东京到新加坡、首尔、马尼拉等主要节点的端到端渲染响应延...
在过去几个月里，我带领团队为一家东南亚视频分析企业部署了AI边缘推理平台。由于该企业的主要数据采集终端位于马来西亚，因此我们决定将算力部署在吉隆坡本地的数据中心...
我在美国的一个AI创业团队里主导搭建GPU服务器集群，用于大模型推理与训练。按道理，配上8块NVIDIA A100，跑Transformer模型应该是轻轻松松的...
我坐在东京港区的一间数据中心中，机房的服务器嗡嗡作响，像一座永不熄火的引擎。身边是团队成员的代码窗口和实时监控图表，巨量的图像数据正从全球流入——这一切，都是为...
凌晨两点，我电脑显示器屏幕上闪烁着实时更新的训练进度条。这是我第五次微调一个用于医疗图像识别的深度学习模型，而它所运行的“主战场”——却并非我本地的显卡，而是远...
