数据中心

边缘AI（Edge AI）是指在本地边缘设备上运行人工智能算法和机器学习（ML）模型，以实现实时数据处理和分析，而无需持续依赖云端数据中心。

随着全球输电系统投资到 2030 年将飙升至 5737 亿美元，数据中心正在成为智能电网发展的关键参与者。

与片内互联相比，片间互联面临着更多的挑战。

随着AI应用的扩展，数据中心必须应对前所未有的计算需求、能耗压力和运营复杂性。

在传统的PC和移动端内存市场依然停滞不前的同时，数据中心与汽车用内存正逐渐成为下一代增长引擎。

随着人工智能应用的高速发展，大型数据中心给电网带来的压力日益增大，高度密集型应用的可持续性和经济性也在大幅下降。

随着数据中心架构和基础设施日益复杂，物理安全方面的改进势在必行。本文探讨了组织和管理员可以改进现有和规划中数据中心物理安全的八种方法。

算力已成为数字经济时代不可或缺的新型生产力。

随着当今数字领域对实时处理和低延迟的需求日益增长，边缘计算也随之蓬勃发展。

人工智能的功耗问题已敲响警钟。我们如何应对：是创造更多清洁能源，还是通过某种方式降低能耗？跳出半导体的舒适区进行设计能否带来更好的结果，抑或会阻碍收益的实现速度？