英飞凌与SOLUM加强AI数据中心HVDC电源合作

随着生成式AI等高性能计算的发展，对算力的需求快速攀升，与此同时人们也越来越深刻地意识到“算力的背后是电力”，因此数据中心的建设在“堆加速卡”的同时，功率密度不断跃升的挑战也必须认真面对。 传统的企业级数据中心单机柜功率通常为8-10kW，而超大规模数据中心单机柜功率正快速迈向100kW以上，部分高端设施甚至超过200kW。根据高盛预测，而到2027年，AI服务器机柜所需的功率将是五年前云端机柜

PCIe® 6.0时代，重定时器成刚需 数据中心解决方案业务部产品市场技术工程师Tam Do（杜泽心） 在AI时代，当业界还在为GPU算力的指数级增长欢呼时，一个隐秘的瓶颈正在悄然浮现——目前，AI数据中心面临的瓶颈不再只是运算能力，还包括如何在整个系统中高效地移动数据。 随着PCIe 6.0将数据传输速率推至64 GT/s并采用PAM4（四电平脉冲幅度调制）信令，链路中的损耗、抖动、误码等问题

简介 当前的数据中心电源解决方案的发展，正由AI算力的爆发式增长所驱动，AI模型训练与推理对算力的渴求，正将数据中心的电力消耗推向新高，海量且激增的电力需求，是变革的根本动力，其核心趋势是向更高压、更高效、更集约化的架构演进。本文将为您介绍数据中心电源解决方案的发展，以及由Littelfuse推出的相关解决方案。 经历深刻变革的数据中心供电架构 全球数据中心的电力需求正以惊人的增长速度，其中AI是

简介 随着GPU功耗的持续攀升，AI服务器环境中的供电需求不断增长，其采用的供电架构从48V向800V的转型变化，驱动着AI数据中心基础设施的演进，这种高压架构为系统保护与监控带来了新的挑战，尤其是在托盘带电插拔的过程中。本文将为您介绍数据中心热插拔控制器的未来发展趋势，以及ADI在高压热插拔保护领域的持续创新成果。 数据中心热插拔控制器的未来发展 随着AI工作负载不断加重，服务器环境中的GPU催

我们评估了第六代 AMD EPYC™ 在智能体应用程序服务器工作负载上的代际性能提升。2026 年 7 月 22 日，AMD Advancing AI 大会现场。 随着 AI 的使用向智能体模式转变，对数据中心基础设施的要求也会随之提高。这将导致每台服务器的 CPU、内存、存储性能和密度目标值都相应提高，但理想的智能体应用程序服务器应该是什么样的？ 又该如何进行测试呢？ 我的团队构建了一个基准测试

引言 AI 规模化落地拐点将至，行业开始面临新的课题：如何支撑 AI 高效、可靠地运行？ 近日，德州仪器 (TI) 系统与市场部门总经理 Patrick Zeng 接受媒体专访，围绕 AI 数据中心与边缘 AI 分享观点。 从 AI 数据中心到边缘 AI， TI 围绕 AI 基础设施建设，构建云边协同能力。 从数据中心 800V DC 供电架构、液冷与热管理，到高速网络与光模块，TI 如何打造

这段时间，由于各种因素，市场确实很难做，但Memory（主要是海外）和光却都表现的不错，OFC期间，各家公司都展示对未来乐观的预期。这篇文章我们聊一下本周讨论度非常高的XPO，解析一下Arista XPO的White Paper，看下有哪些市场可能忽略的一些细节。 “光"话题的讨论向来是比较激烈，海外某个大V因为写了CPO进展超预期的文章，被骂的已经删除了自己的专栏。笔者之前因为转了一篇citi对

随着算力中心、高端制造向高性能、高集成化、高热流密度升级，液冷技术已成为应对高热流密度散热需求的关键技术方案。在实际应用场景中，流体连接器的失效问题多集中于超压差带压操作或流量超限等情况。尽管行业

在现代数据中心，光纤布线是实现高速、可靠网络连接的核心技术。多模光纤(MMF)因其能够在短距离内支持高数据速率而被广泛应用。然而，了解其传输距离限制对于优化网络性能和确保可扩展性至关重要。本文将深

AI大算力时代，算力需求持续释放，数据中心等基础设施建设不断提速，加之政策端对高功耗智算中心的严苛能效要求，使得液冷技术逐渐成为突破散热瓶颈的关键方案，迎来强劲的上升周期。 通过详细分析技术数据，可以深入了解那些专为高性能计算系统、电动汽车充电桩等要求比较严苛的应用输送冷却液而设计的连接器。 在工业、航空航天和汽车行业，利用液体进行热交换早已司空见惯。运动部件会迅速升温，而液体能够有效地将热量传

在数据中心运维体系中，带外管理网是独立于业务流量的关键容错通道，确保在主网络失效时仍能实现对设备的管控。传统方式依赖人工逐台配置静态IP与VLAN，耗时费力且易错。本文将从技术实现层面，解析一种基于开

近日，在2025英特尔技术创新与产业生态大会上，英特尔数据中心与人工智能集团副总裁、中国区总经理陈葆立表示：“英特尔作为一个数据中心的基础的技术提供方，我们在整机的投入跟研发持续推进。在液冷的路径

面向AI数据中心光互连，东京科学大学等展示内置电光均衡器的慢光硅调制器，320µm器件实现140Gb/s OOK、26fJ/bit；PAM4无DSP达180Gb/s，低复杂度11抽头均衡器下达200Gb/s。

ICY DOCK推出了一系列M.2转PCIe硬盘盒，通过创新的抽取式托盘设计简化了硬盘维护过程。产品包括MB305M4P-B、MB842MP-B和MB204MP-B，适用于不同需求的用户。

如何在有限的空间内高效散热，保障AI集群稳定、可靠、高效运行，已成为推动产业持续进阶的基石。安富利始终关注前沿技术趋势与客户实际需求，本文将结合全球热管理领导者宝德（BOYD）的技术与方案，浅析AI COMPUTING领域的热管理关键技术路径，助力产业应对算力跃升背后的“冷静”考验。 英伟达GPU算力芯片不断升级叠代，谷歌TPU推理算法突破创新，DeepSeek算力日益优化，OpenClaw AI

在生成式人工智能以万亿参数模型重塑产业格局的当下，算力基础设施正在经历一场前所未有的极限测试。国际能源署预测，到2026年，全球数据中心电力消耗将升至 650—1050TWh；与此同时，单机柜功率密度也正从传统 IDC 时代的 10kW 级，快速跃升到 132kW、600kW，并继续向 MW级机柜 逼近。面对这一变化，整个行业几乎在本能地寻找“特效药”：液冷、SST、800V HVDC、中压直入、

前言智能废料分拣系统在工厂边缘运行，通过AWS云服务将分拣准确率从70%提升至97%，背后是一套完整的云安全体系在默默守护。亚马逊云科技作为全球领先的云计算服务提供商，在全球拥有数百万活跃客户，包括初

引言服务器是数据中心的核心设备，其稳定运行依赖可靠的电源供应。随着AI技术的飞速发展，AI服务器大量涌现，与普通服务器在应用场景等方面存在显著差异，这也使得两者的电源存在诸多不同。本研究报告旨在探讨普

NVMe 子系统模型是用来模拟 NVMe 子系统的功能仿真模型。 在当前的技术背景下， 单一的存储设备难以满足巨大的存储容量和速度需求， 因此很多存储系统都采用 PCIe 交换机来拓展链路， 或通

美光科技通过使用NVIDIA SCADA编程模型、美光9650 PCIe 6.0 SSD、Broadcom PEX90000 PCIe 6.0交换机及H3平台Falcon 6048 PCIe 6.0服务器，实现了高达2.3亿IOPS的性能。