训练AI为什么非得用显卡？CPU到底差在哪
从并行计算的角度解释GPU与CPU的区别，用通俗类比让你理解为什么训练大模型离不开显卡，CPU真的不够用。…
AI 芯片、算力基础设施、开源与闭源之争及产业落地。
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为什么 AI 几乎都离不开云？本文分别说明云计算在训练与推理两个阶段提供了什么能力，包括弹性资源、分布式存储与托管服务，并介绍常见的成本控制手段与陷阱，帮…
新闻里常说的算力到底指什么？本文从 CPU 的串行处理讲起，解释并行计算为什么能支撑 AI，介绍智算中心的构成，并说明为什么互联与存储同样是决定效率的瓶颈，以及…
同样是为 AI 加速，GPU、TPU、NPU 为什么不一样？本文从架构取向、适用场景与软件生态三个角度解释它们的差异，并说明为什么生态常常比峰值算力更关键，以及个人是否…
开源与闭源大模型各有什么取舍？本文对比两者在开发透明度、部署成本、可控性与安全治理上的差异，厘清开放权重与真正开源的区别，并客观呈现争论双方的主要理由…
训练一次大模型要耗多少电？本文拆解 AI 能耗的完整构成——训练、推理与数据中心基础设施，介绍业界常见的效率改进方向与衡量指标，并讨论总量难以简单估算的原…