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AI First：戴尔帮助各种规模的企业加速 AI 创新
随着AI技术和应用的爆炸式增长，人们正在大步迈入智能世界，大家也期望一个全新的数据中心来支撑 AI 时代的到来，那么未来数据中心是一个什么样子？
谷歌CEO谈云业务、Gemini AI开发者以及与Oracle合作关系
谷歌首席执行官Sundar Pichai在第二季度财报会议上，对Google Cloud创纪录的103亿美元季度销售额、Gemini AI开发者数量、以及与Oracle的合作伙伴关系表现得十分乐观。
新校区，新视野——广州六中以太彩光打造智慧教育新高地
为推动广州市中心城区优质教育资源向全市均衡配置,向外围输出先进的办学理念、管理经验和校园文化,形成区域间基础教育同宗同源、文脉一贯、协同发展的新模式,我校分别在从化、花都规划建设两个新校区。
英特尔举办2024网络与边缘计算行业大会，推动边缘AI创新发展
第十七届英特尔网络与边缘计算行业大会在天津举行，超过400位生态伙伴和客户代表齐聚一堂，与英特尔共同探讨边缘AI的未来发展趋势，并介绍了众多基于英特尔边缘AI解决方案，在教育、智能制造等垂直领域的最新精彩应用实例。
《2024中国信创500强》出炉，Testin云测再度登榜！
在数字化转型浪潮席卷全球的今天，信创产业作为推动国家信息化建设、实现高质量发展的关键力量，正以前所未有的速度蓬勃发展。
Unity全球开发者大会Unite 2024点燃上海
Unity中国坚持贯彻Unity“开发大众化、解决工具难题、助力开发者成功”的三大原则，将Unity的技术带到中国市场，通过一系列本地化举措获得了巨大的成功。
F5全新报告显示，AI/ML及API网关成为应对中国市场API安全风险的关键
F5（NASDAQ：FFIV）近期在亚太地区发布全新研究报告《2024策略洞察：亚太地区API安全报告》（以下简称为“报告”）。
英伟达AI Foundry与NIM：巨大竞争优势由此显现
英伟达已经充实了完整的软件技术栈，旨在简化面向企业客户的定制模型开发与部署流程。这是否代表着AI Nervana目标的实现？AMD和英特尔又该如何与之抗衡？
老黄的“AI 代工厂”开工了！第一批生产“超级模型”！
NVIDIA 打造生成式 AI 代工厂，助力用户定制 Llama 3.1 模型，并提供加速部署的微服务。
热点丨软银和AMD加速收购AI芯片商，英伟达倍感压力
Graphcore将作为软银的子公司继续运营，并维持其现有管理团队。此次收购标志着软银创始人孙正义的战略转型，从以往引人注目的风险投资交易转向人工智能和半导体领域的深度布局。
Meta的Llama-3.1-405B遭泄漏，可下载，性能超GPT-4o！
这个模型一般的GPU肯定是跑不起来，如此大的参数在部署方面个人开发者也负担不起（如果你有一些H100也没问题），估计是给企业、政务公共部门用的。对于Meta即将发布的模型，就有网友泼冷水。相比OpenAI最新的GPT-4o mini版本，Llama 3.1-70B推理成本提升了3倍，但编码的性能却要差很多。
Sora跌落神坛，GPT-5发布是救赎还是颠覆
而在短剧爆火的同时，一些创作者也在这个过程中发现了AI的价值。国内首部AIGC原创奇幻微短剧《山海奇镜》，自7月13日上线以来，迅速在各大视频平台迅速走红，在快手的观看次数已经超过千万。
Gartner：中国数据出境安全评估准备四大策略
Gartner的客户询问表明，中国大多数受《办法》监管的跨国公司已经开始准备申报或正在进行安全评估，但正式通过审批的申报数量有限。
英特尔整车方案：拓宽汽车制造商利润提升之路
英特尔的方案将车辆系统视为一个 “整体”，并让工作负载可以在软件定义中央计算系统和软件定义域计算子系统之间无缝移动，确保了极大的灵活性、出色的成本和性能，以及显著的能效优势。
X400超级AI以太网，基于Spectrum-X大幅提升万卡GPU训练性能
伴随着智算时代的到来，生成式AI的发展对算力的需求爆发增长。随着模型参数量越来越大，大规模AI计算进入万卡时代，面临计算能力不足、训练成本高等问题。原因之一就是传统网络效率低下，导致多节点间的通信效率低。在训练基础模型中，网络通信往往占到20%到40%的时间，在进行梯度和参数同步时，浪费了宝贵的算力资源。
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