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#部署/工程

今日 33 条
10月1日周四
  1. Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)62

    OpenDLSS 开源:用 Vulkan 重新实现 NVIDIA DLSS 5 神经渲染网络

    OpenDLSS 是一个基于 Vulkan 的 NVIDIA DLSS 5 Neural Rendering 网络重新实现项目,目标是与原始实现逐字节一致。项目对应 DLSS-NR build 310.8.0 的 71 个 Swin/ViT 块,使用 FP8 E4M3 激活和 FP16 累加,权重为 141 MiB;仓库不提供权重或 NVIDIA 软件,用户需自行提供模型目录。

  2. IT之家(RSS)57

    JERA 联合 Dell 与 RHAELM 在千叶建设日本最大 AI 数据中心

    JERA 与 Dell、RHAELM 签署谅解备忘录,将在日本千叶县建设设计容量 400MW、总投资预计超过 150 亿美元的 AI 数据中心。项目邻近 JERA 自有火力发电站并采用表后供电,Apollo 提供投融资支持,站点有望于 2028 年上线。三方还将制定日本 AI 基础设施建设标准化框架,并计划扩展到其他 JERA 站点,目标在 21 世纪 30 年代实现多 GW 级容量。

  3. Hacker News:AI 热帖40

    为什么智能体 AI 治理不能事后加装

    智能体 AI 进入生产后,治理无法事后加装,必须从第一天内建到运行环境中。受治理的 agent 运行链路应包含 agent 身份、推理、决策、授权、安全执行和证据六个环节,并由策略全程强制。Kimchi 提供基于 SPIFFE/SPIRE 的工作负载身份、Kimchi Inference 的 OpenAI 兼容 API,以及治理边界等能力。

  4. IT之家(RSS)71

    腾讯被曝向甲骨文租赁东南亚数据中心约10万块先进AI芯片,交易估值约70亿美元

    腾讯被曝已与甲骨文签署五年期租赁协议,租用东南亚多个甲骨文数据中心约10万块先进AI芯片,交易估值约70亿美元、首付约30%。腾讯和甲骨文均未回应置评请求,腾讯计划将相关算力用于AI模型和智能体工具开发。报道还称此类安排在美国规则下被允许,腾讯第二季度资本支出同比增长176%至530亿元人民币。

  5. Hacker News:AI 热帖68

    AI 背后的物理堆栈:从电网、数据中心到 GPU 集群与算力经济

    一篇交互式解读梳理 AI 算力的物理堆栈,按电网与电力、数据中心设施、芯片、机架、集群、虚拟机、工作负载和经济回报八层展开。文章强调签约、许可、通电和可供服务器使用的电力处于不同阶段,并以 PUE、IT MW、tokens、GPU:CPU 比例、H100e 和 accelerator-hour 等指标区分容量与产出。

  6. Hacker News:AI 热帖67

    用 AI 让自己被替代的实践指南:构建白领任务智能体环境

    一篇实践教程演示如何把管理咨询中的 2030 年收入预测任务转化为 AI 智能体可操作的模拟办公环境。作者基于 Mercor 的 Archipelago、Apex-Agents 数据集和 Hugging Face 任务,使用 MCP servers 暴露文件、表格、邮件、聊天和日历等工具,并用 Docker 与 FastAPI 承载可复现环境。

9月30日周三
  1. AWS Machine Learning Blog62

    Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 构建多智能体音乐制作流水线教程

    AWS 教程演示在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 上部署三个协作智能体,共同生成、母带处理并审核可播放的 .wav 音乐文件。

    推荐理由:教程用共享会话把三个独立部署的智能体放到同一 GPU 实例,适合参考长周期多智能体工作流的工程编排方式。

  2. NVIDIA Blog65

    CoreWeave 在 CoreWeave Cloud 推出 NVIDIA Vera Rubin NVL72、Vera CPU 与 Forge 智能体开发环境

    CoreWeave 宣布在 CoreWeave Cloud 提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统,并搭配 Spectrum-X 102.4T Ethernet;Cognition 是首个在 Vera Rubin 上运行生产工作负载的客户。

    推荐理由:文章集中呈现 CoreWeave 对 Vera Rubin、Vera CPU 与 Forge 的落地安排,并给出 Cognition 早期推理测试数据,便于理解训练到生产闭环的基础设施组合。

  3. The Decoder81

    DeepSeek 与华为合作发布面向 Ascend 芯片的开源 TileLang 编程工具

    DeepSeek 与华为合作发布面向华为 Ascend AI 芯片的开源编程工具,核心是 TileLang,并包含计算与芯片间数据搬运库。双方还优化了由 128 颗 Ascend 950 芯片组成的 supernode;DeepSeek 称 TileLang 比 CUDA 更易编程,且已成为其 AGI 工作的主要工具。

    推荐理由:文章把 TileLang 放在 CUDA 生态壁垒和国产 AI 芯片软件栈竞争中解释,便于理解其对 Ascend 训练生态的意义。