戴尔凭借其在AI服务器市场的战略布局，在2026财年第二季度取得了令人瞩目的业绩。得益于与xAI和CoreWeave等大型客户的合作，以及对美国制造的偏好，戴尔AI服务器销售额达到81亿美元，同比增长2.6倍。尽管整体服务器业务利润率有所下降，但其AI业务的强劲增长，推动基础设施解决方案部门收入超过PC业务，成为公司历史上首次。戴尔预测2026财年AI系统销售额将至少达到200亿美元，展现出其在生成式AI浪潮中抓住机遇的能力。
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2025年上半年，AMD在X86服务器CPU市场占据超过40%的营收份额和27%的出货份额。面对AMD的强势竞争，英特尔寄希望于将于2026年推出的采用18A制程、2.5D EMIB互连和Foveros 3D封装技术的Xeon 7处理器（Clearwater Rapids和Clearwater Forest）。这些技术在“Ponte Vecchio”上首次应用于数据中心，但该GPU加速器项目却延期。Xeon 7能否帮助英特尔在与AMD的竞争中恢复平衡，并抵御云计算巨头自研Arm服务器CPU的冲击，仍有待观察。虽然E-core版本的能效型处理器市场份额较小，但这有助于英特尔提升18A制程以及2.5D和3D封装技术的成熟度。本文详细介绍了Clearwater Forest E-core处理器的架构，包括其改进的RibbonFET晶体管、PowerVia背部供电技术以及3D封装设计等，并对其性能进行了分析。
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IBM发布了Power11处理器，这是Power10处理器的升级版，主要改进在于提高了核心利用率并支持DDR5内存。Power11处理器在面对大型内存需求和大量外设的情况下，依然保持了良好的内存和I/O平衡，尤其在大型事务型数据库管理系统中具有竞争力。尽管经历了制造工艺上的挑战，Power11最终克服了困难，并通过与三星的合作，对指令集和架构进行了改进。文章还探讨了Power11的未来升级方向，例如通过扩展DCM模块来提升可扩展性，以满足不断增长的计算需求。
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QuEra Computing公司近期取得重大进展，标志着量子计算正加速迈向实用化。该公司已成功将量子计算机部署到日本和英国的科研机构，并获得巨额融资，用于进一步研发和拓展合作伙伴关系。QuEra采用独特的基于中性原子的技术，具有体积小、功耗低、易于扩展等优势，有望在未来几年内为化学、制药和材料科学等领域带来商业价值。业内普遍看好量子计算的未来，巨额投资和科技巨头的积极参与印证了这一趋势。
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德国于利希研究中心最新的百亿亿次超级计算机“木星”系统正式亮相Top500榜单。这台混合CPU-GPU架构的超级计算机由Eviden和ParTec公司建造，其GPU加速模块在HPL基准测试中排名第四。虽然“木星”使用了Nvidia的GPU和互联技术，但其通用集群模块将基于SiPearl公司的Rhea1 Arm服务器CPU，标志着欧洲高性能计算领域迈向自主研发的一步。然而，实现百亿亿次浮点运算性能的目标仍需进一步扩展GPU节点。'木星'的建设成本高达5亿欧元，其中大部分用于硬件和软件，体现了高性能计算领域的巨大投入。
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Armv9架构凭借更高的授权费，以及云计算巨头对Arm架构的广泛采用，推动Arm营收再创新高。2025财年第四季度营收首次突破10亿美元，全年营收突破40亿美元，授权收入突破20亿美元。CEO Rene Haas表示，智能手机芯片授权收入同比增长30%，远高于芯片出货量增长。服务器芯片方面，Armv9也展现出强劲的增长势头，Nvidia、Google和Microsoft等公司都在积极采用Armv9架构。Arm的成功得益于其在AI云部署中的领先地位以及定制芯片领域的强劲势头，这推动了其授权和版税收入的增长。
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量子计算领域取得重大突破！亚马逊AWS发布了名为Ocelot的全新量子芯片，该芯片巧妙地解决了量子计算中棘手的错误修正难题。不同于以往将错误修正作为附加功能的做法，Ocelot从设计之初就将错误修正作为核心考量，利用“猫态量子比特”有效抑制错误，并大幅降低成本（高达90%）。这标志着量子计算迈向实用化又向前迈进了一大步，有望将实用量子计算机的研发时间缩短五年。Google和微软也分别推出了各自的量子芯片Willow和Majorana，都旨在提高量子计算的稳定性和效率。量子计算的未来正以前所未有的速度发展，为科技行业带来变革性的影响。
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亚马逊在2025年将投入超过1000亿美元用于资本支出，其中大部分（估计超过860亿美元）将用于支持其AWS云服务的AI基础设施建设。这一巨额投资反映了亚马逊对AI的强烈信心，以及对AI市场未来增长的预期。尽管短期内投资与营收比值较高，但亚马逊的财务模型显示，长期来看，AI基础设施的投资回报率非常可观，这解释了亚马逊为何如此大力投资AI领域。
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Broadcom收购VMware后，VMware的定价策略变化引发用户不满。Red Hat抓住机遇，推出OpenShift虚拟化引擎（OVE），为寻求替代方案的VMware用户提供了一个虚拟化平台。OVE基于OpenShift，移除容器功能，专注于虚拟化，并与高级集群管理（ACM）和Ansible自动化平台集成，简化VM迁移和管理。Red Hat还提供迁移工具和专业服务，帮助客户顺利迁移，尤其针对大型企业的大规模VM迁移。
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Cerebras Systems公司宣布其WSE-3引擎在运行Meta Platforms最新Llama 3.2模型的推理方面，性能显著提升，速度比8月份测试Llama 3.1模型时提高了3.5倍。这一提升使得Cerebras CS-3系统在本地或Cerebras及其合作伙伴Group 42运营的云中运行时，相比基于Nvidia H100 GPU的实例拥有更大的优势，尤其在价格方面。Cerebras着重强调了Llama 3.2 70B模型的推理性能提升，并表示正在准备推出针对405B参数模型的解决方案。文章还分析了Cerebras与Nvidia在性能和价格方面的对比，指出Cerebras在云端租赁服务的定价策略可能是一种为了抢占市场的亏损策略。
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英特尔第二季度财报显示，其营收和运营利润均出现大幅下滑。面对困境，英特尔宣布将裁员15%，并停止向投资者支付股息，以寻求100亿美元的成本缩减。分析认为，尽管英特尔在晶圆代工和芯片设计方面取得了一些进展，但其在数据中心市场份额的损失以及Arm架构的崛起，都为其复兴之路蒙上了阴影。英特尔未来将专注于提高自身晶圆厂的产能，并寄希望于通过推出更具竞争力的产品来扭转局面。
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埃隆·马斯克旗下的公司，包括 SpaceX、特斯拉、xAI 和 X（前身为推特），都需要大量的 GPU 来支持各自的人工智能或高性能计算项目。由于 GPU 供不应求，马斯克必须优先考虑如何分配有限的资源。xAI 成立于 2023 年 3 月，旨在与 OpenAI、微软、谷歌等公司竞争，打造生成式人工智能。xAI 获得了 64 亿美元的 B 轮融资，并计划在田纳西州孟菲斯建立一个名为“超级工厂”的数据中心，该中心将配备 10 万个 Nvidia H100 GPU。
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本文探讨了英特尔为美国国防高级研究计划局（DARPA）的HIVE项目开发的一种名为“PIUMA”的大规模并行图形处理器。PIUMA芯片采用定制的RISC指令集，具有针对图形分析优化的独特架构，并通过高速光互连技术连接，可组成拥有1680万个核心和64PB共享内存的超级计算机，用于处理庞大的图形数据。
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本文分析了英特尔发布的最新服务器CPU Xeon 6系列。Xeons 6系列分为两种类型：使用高性能P核心的Granite Rapids和使用高效能E核心的Sierra Forest。Sierra Forest芯片最多拥有144个核心，与之前的Cascade Lake相比，性价比提高了近8倍。预计到2025年，英特尔将推出核心数量高达288个的Sierra Forest芯片。届时，服务器CPU市场竞争将会更加激烈。
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这篇文章提供了一个分步指南，供那些希望通过出租他们的 GPU 赚取额外收入的人使用。它涵盖了选择合适的 GPU、设置云挖矿帐户、监控你的挖矿进度以及如何获得报酬。文章还讨论了出租 GPU 与直接出售 GPU 的优缺点。
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本文探讨了超大规模运营商和云服务商大量采购服务器和存储设备对行业的影响。作者分析了这种趋势对传统硬件供应商、渠道合作伙伴和客户的影响，并提供了行业未来的潜在见解。该文还讨论了云计算的增长、数据中心整合以及裸机即服务 (BMS) 的兴起等相关主题。
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本文讨论了 Ampere Computing 推出即将推出的 256 核 CPU，该 CPU 旨在满足对人工智能推理不断增长的需求。该处理器预计将提供超过 10 PetaFLOPS 的性能，并采用台积电的 5nm 制程工艺制造。文章深入探讨了该芯片的架构、性能和潜在应用，并提供来自 Ampere Computing 和行业分析师的见解。
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