GPU被CPU拖慢？Arm祭出新评测方法论
从Claude Code等AI编程工具，到能够处理文档、操作软件的办公助手，再到帮助用户规划行程、管理日程的个人助理，Agent开始承担越来越多具体任务。
媒体称A股部分上市公司「算力大单」正上演「纸面狂欢」！
客观而言，“纸面狂欢”属于A股的“情绪化基因”，“炒新，炒概念，炒估值”这么多年以来既为一级市场的真投资拉高了收益预期，提升了企业资本溢价，并创造出了产业乘数。
国内GPU算力平台推荐榜：智星云、AutoDL等5家，适合哪些任务？
GPU算力平台怎么选，不能只看哪家报价低。模型能否装入显存、软件是否适配、数据怎样保存、下一次开机有没有资源，都可能影响最终结果。这份榜单选取智星云、AutoDL、阿里云、腾讯云和华为云，以个人与中小团队的独立任务为选型起点，再延伸到企业系统接入与模型研发管理。
一次讲清CPU、GPU、TPU等AI芯片到底有什么区别？
自从AI需求爆发后，芯片行业多了很多“三字母缩写”芯片，如：CPU、GPU、TPU、NPU、DPU，LPU等等，它们到底有什么区别？其实，要搞清楚这个问题，最简单的方法是从一个问题开始：计算任务变了，为什么我们需要不同的芯片？
哪些GPU平台更靠谱？一次模型更新，最能看出长期使用能力
讨论GPU平台是否靠谱，经常关注首次开通是否顺利。但一个项目真正进入长期使用以后，软件升级、模型替换和参数调整会不断发生。更新之后能否发现问题、解释变化并恢复可用状态，是另一项重要判断标准。目前没有足够统一的公开证据，能够证明某个平台适用于所有任务且得到行业一致认可。
NVIDIA不让板厂公开的GPU设置：微星小飞机全给你了！风险自担
快科技10月12日消息，微星小飞机Afterburner在4.6.7 Beta 5中引入了全新“out-of-warranty（过保）”模式，解锁NVIDIA此前不允许板厂通过官方超频软件提供的GPU控制功能。
GPU越贵，越怕CPU拖后腿：Arm要做什么改变这种情况？
AI生成代码越来越快，为什么一个修复Bug的任务仍然可能花很长时间？模型推理只是前半场，编译、测试、数据检索、工具调用都在消耗CPU资源。
企业GPU云平台怎么选？从“能演示”到“能上线”，需要哪些能力
企业选择GPU云平台，可以先区分两类目标：一类是让模型完成验证，另一类是让模型持续参与业务。前者关注环境和计算资源，后者还需要考虑版本更新、业务验收、运行监控以及出现问题后的回退方式。
算力中心和数据中心有什么区别？AI 算力到底该放在哪？
打算上 AI 项目的企业，几乎都会在选型阶段碰到同一个问题：要用的 GPU 服务器，是放进"数据中心"，还是放进"算力中心"？这两个词听着像一回事，报价单上的差异却不小。其实二者没有高低之分，只有分工不同。先把概念掰清楚，后面的选型才不会被带偏。