近日,中科曙光发布新一代词元加速方案ParaCache。它不是算力芯片,不是大模型本体,而是一个聚焦于KV Cache全层级管理的词元引擎。在AI基础设施领域,这不是一个容易引发关注的概念,但ParaCache公布的一组数据却让行业眼前一亮:在120K长文本下,单轮对话首词元时延最高降低98.5%...
在齐鲁大地北端,黄河之畔的滨州,一场关于制造业未来的静默变革正在发生。动辄千万、上亿参数的大模型,如何真正走下云端,适应高温、高噪、高精度的工业产线?被誉为新石油的算力,如何才能精准地注入实体经济最渴求的脉络?带着这些问题,笔者实地...
在齐鲁大地北端,黄河之畔的滨州,一场关于制造业未来的静默变革正在发生。然而,动辄千万、上亿参数的大模型,如何真正走下云端,适应高温、高噪、高精度的工业产线?被誉为新石油的算力,如何才能精准地注入实体经济最渴求的脉络?带着这些问题,笔者实地探访了已跻身国内第一梯队的魏桥国科智算中心。
在 Agent 落地的过程中,我们很快会遇到一个现实问题:效果还没跑出来,账单先跑出来了。本文基于我们在agent项目中的真实实践,从基础认知到架构优化,系统梳理 6 个 Token 节省手段。简单方法立省 50%,高级方法降幅可达 90%+。
近日,中科曙光发布新一代词元加速方案ParaCache。它不是算力芯片,不是大模型本体,而是一个聚焦于KV Cache全层级管理的词元引擎。这组数据背后,暗含着一个清晰的信号:全球大模型的算力消耗重心正从训练全面转向推理,AI基础设施的建设思路,正在经历一场从堆砌GPU到存算协同的结构性转身。
8月28日,在2026中国国际大数据产业博览会期间,以“从数据到Agent,数据价值链的重构与创新”为主题的数据要素大会在贵阳举办。政府机构、头部大数据集团、行业企业及专家学者齐聚一堂,围绕数据要素市场化配置、高质量数据集建设、可信数据空间以及AI时代的数据基础设施创新展开探讨。
2026中国国际大数据产业博览会期间,中科曙光发布新一代词元加速方案ParaCache。该方案通过保存并复用大模型已经完成的计算结果,减少不同请求、不同计算节点之间的重复计算。测试显示,在约12万词元输入下,ParaCache可使模型开始回答前的等待时间最高降低98.5%;高并发场景下,系统每秒处理的词元量最高达到原来的27倍。
近日,2026戴尔科技峰会在上海盛大召开。其中,网络弹性尤其值得关注。因为对于今天的企业而言,智能化转型的终点并不仅仅是“把业务跑起来”,而是要让业务在复杂、动态的网络环境中持续跑下去,并且在遭遇攻击后快速恢复。
今日,以“进化 · 乘势而上”为主题的2026戴尔科技峰会暨“进化者”论坛在上海盛大启幕。本届峰会承接戴尔科技全球峰会(Dell Technologies World)的前沿视野与创新实践,汇集近千名行业领袖、企业决策者与技术专家齐聚上海主会场,并通过北京、广州、青岛三大卫星城市分会场与线上直播同步呈现。
2026年8月20~22日,由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第17届中国数据库技术大会(DTCC 2026)在北京朗丽兹西山花园酒店隆重召开。本届大会以“融数聚智 创领未来”为核心,集结2大主会场,16+精品技术专场,百位行业顶尖专家坐镇分享,为数据从业者提供最具前瞻性的技术视野与实践参考。
第三十三届北京国际广播电影电视展览会(BIRTV2026)于8月18-22日在北京中国国际展览中心(朝阳馆)盛大启幕。本届展会聚焦人工智能、4K/8K超高清、媒体融合等行业核心议题,集中展示广电视听产业前沿技术成果。华为以“数智视界 菁彩有为”为主题重磅参展,并举办AI赋能广电视听发展创新论坛。
过去二十年,企业IT的叙事经历了从“信息化”到“数字化”的演变,如今正加速迈入“智能化”的新阶段。当大模型和智能体开始成为企业新的生产力工具时,一个根本性问题浮出水面:支撑这一切的“数据底座”,准备好了吗?戴尔科技给出的,不只是答案,更是方向。
3毫秒的电压跌落,对于普通用电设备来说几乎可以忽略不计。但2026年7月16日发生在荷兰Eemshaven的Google Cloud事故告诉我们:一次3ms的上游电网电压瞬态,最终却演变成了持续近15小时的云服务中断。本次事故真正值得国内数据中心行业研究和警惕的是什么?
在 "数字中国" 战略全面推进的时代背景下,金融业数字化转型进程持续加速,银行业数据规模呈指数级扩张,数据来源愈发多元且复杂。分布式、多中心架构已成为银行应对业务量激增、提升服务可靠性与稳定性的核心布局。数据同步,作为保障多中心数据一致性、完整性的关键技术,正处于这场数字化变革的风暴眼,其重要性愈发凸显。
本文聚焦一个扎心的悖论:AI 工具全面普及后,单点效率明显提升,但需求整体交付周期并未显著缩短。作者结合行业数据指出,真正消耗 80%+ 交付周期的并非执行速度,而是角色之间的等待、交接与信息损耗。
本篇详解得物推荐评测平台的完整技术体系:从主观体验量化到大模型自动化评测流水线,涵盖多维度指标设计、人机协作提示词校验闭环、分布式任务调度与成本精控等核心工程实现,以及单周百万级审计需求下实现 91% 资源成本优化的工业级落地实战细节。
我们得出一个明确的结论:AI 基础设施不会走向单一的通用设计。智能体 AI (agentic AI) 需要系统级的优化,不同工作负载将需要不同架构。我们希望为生态系统提供统一的基础,同时让合作伙伴能够在最具价值的领域实现差异化创新。原因如下: