算力

ModelHub XC信创模盒

中国信创AI生态下 “信创模盒”社区战略招募种子用户在二十一世纪中叶的全球技术竞争格局中，中国的信息技术应用创新（以下简称“信创”）产业正经历从“替代性部署”向“内生性创新”的战略转型。随着生成式人工智能（AIGC）的爆发，算力底座的自主可控已不再是行业的一项备选项，而是决定未来十年商业竞争胜负的核心命题。在这一背景下，范式智能作为企业级AI领域的领军者，其在2025年推出的“信创模盒”ModelHub XC社区，不仅是一个简单的技术共享平台，更是中国信创AI生态中致力于打通“算力—模型—应用”闭环的关键基础设施。

AI的“血管”：从大模型需求看6G、高速光纤与智算中心网络的技术变革大模型训练与推理的爆发，正以前所未有的力度重塑通信网络基础设施。6G、高速光纤、智算中心网络，正成为AI基础设施的“血管”，承载着算力的血液，决定智能的极限。

视觉&物联智能

【杂谈】-人工智能蓬勃演进背后的隐性支撑体系数据中心的演进，正深刻重塑着其所在社区的能源与水资源需求格局。未来十年亟待明晰的关键命题是：当冷却、电力以及系统架构的重要性与计算本身并驾齐驱时，云、企业及边缘人工智能基础设施，能否以负责任的姿态实现稳健拓展？

GPU池化技术走向大众：趋动科技推出永久免费OrionX社区版告别GPU“空转”时代：OrionX社区版永久免费，让算力回归效率。深夜11点，某AI创业公司的办公室里，技术负责人小王盯着监控面板上那条几乎躺平的GPU利用率曲线，陷入沉思——明明团队每天都在跑模型、调参数，可八张V100的算力利用率始终徘徊在15%左右。这不是个例，而是当下AI行业普遍存在的“算力悖论”：算力越来越贵，利用率却越来越低。

算力-模型-数据三位一体：AI时代的“不可能三角”与“飞轮引擎”物理载体：GPU集群（英伟达A/H系列）、TPU、AI芯片、云计算平台核心指标：FLOPS（浮点运算次数/秒）、显存容量、通信带宽

科研计算中心

超算服务器在科研和工程仿真中的价值解析——从算力瓶颈到解决方案的底层逻辑在科研与工程领域，“计算能力”早已成为突破创新的核心生产力。当你在量子化学中模拟电子轨道、在分子动力学中预测蛋白结构、在工业仿真中优化风洞实验，或是在AI大模型中训练千亿参数模型时，本地电脑或普通服务器往往会陷入“算力瓶颈”——计算周期从几天拉长到几周，甚至因硬件限制直接导致任务失败。此时，你可能刚意识到“需要更强大的计算资源”，但并不清楚超算服务器究竟能解决什么问题、如何匹配自身需求。

云平台一键部署【rednote-hilab/dots.ocr】多语言文档布局解析模型dots.ocr 是一个强大的多语言文档解析器，它在一个单一的视觉-语言模型中统一了布局检测和内容识别，同时保持良好的阅读顺序。尽管其基础是紧凑的1.7B参数的大规模语言模型，但它达到了最先进的（SOTA）性能。

云平台一键部署【Tencent-YouTu-Research/Youtu-LLM-2B】具备原生智能体能力Youtu-LLM 是一款全新、小巧但功能强大的大语言模型（LLM），仅包含 19.6 亿参数，支持 128k 长上下文，并具备原生的智能体（agentic）能力。在通用评估中，Youtu-LLM 在常识推理、STEM、编程和长上下文处理等方面显著优于同规模的当前最先进（SOTA）LLM；在智能体相关测试中，Youtu-LLM 甚至超越了更大规模的领先模型，真正能够完成多种端到端的智能体任务。

AI服务器供电革命：为何交错并联Buck成为算力时代的必然选择数据中心机房的低鸣，如今已演变为AI算力洪流的咆哮。根据Synergy Research Group的数据，2023年全球超大规模数据中心数量已突破900座，其中用于AI训练的算力集群正以每年超过50%的复合增长率膨胀。一个更具冲击力的事实是：单颗NVIDIA H100 GPU的峰值功耗已突破700瓦，而一个满载8颗H100的DGX服务器节点，瞬时功率需求可达6千瓦以上。这不仅仅是一个数字，它意味着供电网络必须在微秒级别内，稳定、高效地应对高达数千安培的电流瞬态变化。

科研计算中心

2026年仿真计算对电脑的要求深度解析：从硬件选型到算力方案的全维度适配指南在科研与工程领域，仿真计算已成为从材料原子级设计到工业装备多物理场耦合的核心工具——无论是量子化学的电子结构模拟，还是汽车风洞的流体力学分析，甚至是AI增强的分子动力学预测，每一步都依赖硬件算力的精准支撑。2026年，随着仿真模型复杂度从“单学科”向“多学科耦合”、“传统算法”向“AI增强”升级，传统本地电脑的性能瓶颈愈发突出，用户对“适配性算力”的需求从“可选”变为“必需”。本文将从仿真类型的硬件需求拆解、传统方案的痛点、2026年算力解决方案的适配方向三个维度，为科研院所与企业提供全链路决策参考。

云平台一键部署【Step-1X-3D】3D生成界的FluxStep1X-3D 是由 StepFun 联合 LightIllusions 推出的新一代高精度、高可控性 3D资产生成框架。基于严格的数据清洗与标准化流程，从 500万+ 3D资产中筛选出 200万高质量数据，构建了标准化的几何与纹理属性数据集，为3D生成提供更可靠的训练基础。

算力是什么？怎么提升算力=硬件（计算核心）+软件（算法框架）+网络（连接能力）+存储（数据吞吐）+运维（调度管理）提升算力效率的方法有提高模型数据熟悉度、硬件散热功能好、存储容量足够大、及时做到去噪数据，可以更充分的利用算力。观点纠正：算力指硬件本身的计算能力，是物理上线，无法通过软件手段提升。

二哈喇子！

深度解析openFuyao：算力释放创新组件引领的算力效能革命全景提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

①【openFuyao】智算时代的异构算力连接器版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。面对AI时代异构算力并存带来的资源异构性、软件环境碎片化和生态割裂等严峻挑战，openFuyao 社区应运而生。本文结合算力调度行业报告，深入剖析 openFuyao 的核心主张，即实现真正的“算力亲和”（Compute-Friendly）。

多样化算力使能：openFuyao引领算力池化与调度革命openFuyao作为面向通算和智算集群的开源社区，以“多样化算力极致释放”为核心目标，构建了完善的算力池化共管与智能调度体系，为硬件厂商、互联网算力平台等团队开发者提供了一站式算力使能解决方案，重新定义了异构环境下的算力管理范式。

杰克逊的日记

大模型的原理是什么大模型（以 GPT、LLaMA、文心一言等为代表的大规模预训练语言模型）的核心原理可概括为：基于 Transformer 架构，通过 “海量数据预训练 + 场景化微调”，学习语言的统计规律与语义关联，最终实现 “理解输入 + 生成符合语境的输出”。其本质是 “数据驱动的概率性语言建模”，而非真正的 “思考”，核心逻辑可拆解为「架构基础→训练流程→推理机制→工程支撑」四大模块，结合 IT 从业者熟悉的技术逻辑（如分布式计算、特征工程）通俗解释：

碳中和终极武器——嵌入式AI重构能源管理战局全球碳中和目标下，能源行业正面临前所未有的转型压力。国际能源署（IEA）数据显示，若要实现2050年净零排放，全球能源系统效率需在2030年前提升3倍，而传统集中式能源管理模式已暴露三大致命短板：

杰克逊的日记

大型 GPU 服务集群监控方案（＞50 节点）大型 GPU 集群（>50 节点）的监控核心需求是 “高可用、可扩展、精细化、智能化”，需解决 “海量指标采集、跨节点联动分析、故障快速定位、资源全局调度” 四大痛点。以下方案基于「Prometheus 联邦 + Kubernetes + 全链路监控」架构，补充指标分片、智能告警、日志联动等大型集群必备能力，附架构设计、部署细节和运维最佳实践：

杰克逊的日记

GPU集群poc测试bash根据实际集群情况修改脚本头部的配置参数：bashbash若需对集群所有节点执行测试，可通过 Ansible 批量分发脚本并执行：

盛世宏博智慧档案

新生产力算力机房内部温湿度之以太网监控系统方案算力机房温湿度监控传感器应用方案核心结论：本方案以支持 RJ45 输出、POE 供电及 Modbus TCP/IP 协议的以太网类温湿度传感器为核心，实现算力机房温湿度的精准、稳定、远程监控，适配机房高密度算力设备的环境管控需求。