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从“逐路测量”到“系统级观察”： 多相电源中的三态PWM测试为何越来越重要
随着AI服务器、高性能计算以及数据中心电源需求持续增长，供电系统正面临更高电流、更快动态响应以及更复杂热管理的挑战。为了满足GPU、CPU等高算力芯片对低压大电流供电的需求，多相电源架构已经成为当前服务器与高性能计算平台中的主流方案。
2026-05-28
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超高IOPS SSD是如何炼成的？
AI已经进入了以生成式AI、智能体AI的发展阶段。依靠大语言模型，用户可以通过AI完成智能决策和信息流程处理自动化。在AI与GPU协同运作的经典场景中，高带宽内存HBM（High Bandwidth Memor）为GPU高频访问数据提供高速连接通道，特别是模型权重、KV Cache等高频访问数据需要大量HBM，但直接扩容成本高昂且存在物理限制。
2026-05-15
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每一次AI突破都绕不开的电源问题：第一部分
人工智能(AI)不仅改变了我们与世界互动的方式，更在重塑使这一切成为可能的硬件本身。随着AI渗透到各行各业和日常生活的方方面面，创新背后的“硅基大脑”——GPU、TPU和尖端ASIC——正承受着前所未有的压力。然而，大多数人没有注意到的是：这些AI加速卡不仅渴求数据和算法，更极度依赖一项资源——稳定可靠的高性能电源。
2026-05-11
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摩尔线程实现DeepSeek-V4“Day-0”支持，国产GPU适配再提速
在国产AI算力加速发展的关键节点，摩尔线程再次取得重要突破。4月24日，该公司宣布其TileLang-MUSA项目实现了对前沿大模型DeepSeek-V4核心算子库的“Day-0”级别支持。这一里程碑式的进展，不仅标志着国产全功能GPU在软件生态兼容性上迈出了坚实一步，也为国产大模型的快速迭代与高效部署奠定了强大的技术基础。
2026-04-25
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800V AI算力时代，GaN从“备选”变“刚需”？
AI算力正以每3.4个月翻一番的速度狂飙，全球数据中心用电量持续攀升，预计到2030年将占全球耗电量的7%，电力已成为制约AI产业发展的核心瓶颈。单机柜功率从传统的5-8kW跃升至数百kW，GPU功耗不断突破上限，供电链路的损耗、散热压力与空间占用，成为算力扩张路上绕不开的难题。
2026-04-24
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筑基AI4S：摩尔线程全功能GPU加速中国生命科学自主生态
4月17日——中微半导体（深圳）股份有限公司（以下简称：中微半导 股票代码：688380）今日宣布，正式推出CMS8H130x系列高精度测量SoC。作为CMS8H120x系列的全面升级版本，CMS8H130x系列在保持引脚完全兼容的前提下，显著增强了LCD显示驱动、模拟前端（AFE）测量精度以及低功耗控制能力，为医疗电子、工业仪表、智能家电及电池供电设备提供更具竞争力的国产芯片解决方案。
2026-04-21
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算力爆发遇上电源革新，大联大世平集团携手晶丰明源线上研讨会解锁应用落地
当下，AI服务器与高性能计算机发展迅猛，正在向更高算力、更大吞吐量迈进。GPU/XPU功耗大幅攀升，单机柜功率密度从3-5kW猛增至30-100kW以上，使得传统电源方案面临电压骤降、响应慢、损耗大等难题。在此背景下，高性能电源解决方案需具备纳秒级瞬态响应、超98%转换效率，支持48V架构，以及高功率密度与智能电源管理——否则，下一代AI算力集群将受功耗与可靠性限制，难以实现突破。
2026-04-21
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费思可编程电源助力AI服务器供电系统可靠性升级
直流母排作为连接电源模块（PSU）与CPU、GPU等核心负载的“电力高速公路”，其性能直接决定了系统的稳定性与能效。尤其在高功率密度的AI服务器中，微小的电阻都可能在数千安培的电流下转化为巨大的热能，引发温升隐患。因此，对直流母排进行准确、可靠的温升测试，已不仅是研发验证的关键环节，更是产线品质控制中不可逾越的红线。如何模拟真实工况、如何实现高效节能的长时间测试，成为摆在工程师面前的核心课题。针对这一需求，我们依托费思泰克（Faith）先进的可编程电源技术，提出两套完备的测试方案，旨在攻克从极限载流评估到真实场景模拟的全链路测试难题。
2026-04-10
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从训练到推理的跨越：英特尔至强® 6成为NVIDIA新一代DGX系统“最强大脑”
在人工智能从大规模训练向全域实时推理加速转型的关键节点，英伟达GTC 2026大会见证了数据中心架构的重要演进：英特尔正式宣布其至强® 6处理器将作为主控核心，赋能全新的NVIDIA DGX Rubin NVL8系统。这一战略合作不仅标志着x86架构在GPU加速系统中的基石地位进一步巩固，更揭示了在AI工作负载日益复杂化的今天，主控CPU在智能编排、内存管理及数据吞吐等系统级任务中不可替代的战略价值，为构建高效、可靠且可扩展的下一代AI基础设施奠定了坚实基础。
2026-03-18
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超越导热填充：TIM在高端封装中的结构功能化与可靠性工程
随着TrendForce预测2025年全球AI服务器出货量将突破246万台，AI算力正以前所未有的速度爆发式增长。然而，单颗GPU功耗从数百瓦跃升至千瓦级甚至2000W的严峻现实，使得供电电流需求高达千安级，彻底改变了芯片设计的底层逻辑。供电设计已不再仅仅是后端实现的附属环节，而是演变为制约AI芯片性能释放与制造良率的前沿核心瓶颈。面对千瓦级功率密度、微秒级瞬态响应以及超低噪声等极致挑战，传统的电源架构难以为继。
2026-03-18
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打破单一模态局限：酷睿Ultra平台如何实现全模态Omini模型本地推理？
2026年2月26日，英特尔正式推出基于最新酷睿™ Ultra架构的AI Box解决方案，标志着PC级旗舰算力正式迈入汽车、工业自动化、轨道交通及机器人等多元工业场景。面对AI大模型对本地算力的迫切需求，该方案凭借CPU、GPU与NPU异构协同的强大引擎，不仅为设备赋予了“能看、能听、能理解”的智能大脑，更通过与ADAYO华阳通用等合作伙伴的深度联动，成功实现了从技术验证到核心车企项目定点的商业化跨越。
2026-02-27
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如何应对AI推理的数据洪流？专用SSD与液冷成破局关键
随着人工智能技术的飞速发展，GPU算力的指数级增长正对底层基础设施提出前所未有的挑战。Solidigm深刻洞察到，单纯依靠计算能力的提升已不足以支撑未来的AI工作负载，存储系统的效率与架构革新成为了决定系统整体性能的关键。面对这一转型，Solidigm总结了当前重塑AI数据存储格局的三大核心趋势：存储发展必须与GPU算力同步演进以打破性能瓶颈，专用AI SSD正从被动存储向主动计算参与者转变，以及液冷技术的兴起将为高密度服务器环境带来物理形态的根本性变革。这些趋势共同指向一个更加均衡、高效且智能的AI基础设施新范式。
2026-02-27
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