無衝突容量：AI原生團隊多租戶GPU叢集設計指南
本指南詳述AI原生公司如何設計多租戶GPU叢集，在匯集容量同時維持團隊隔離。Together AI分享實際實作經驗，以實現高效擴展。解決共享AI基礎設施的關鍵挑戰。
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AI 訓練的下一個威脅：髒電
AI 基礎設施可能在真正的電力短缺前，先面臨電能品質問題。毫秒級斷電就可能終止訓練工作，而大型 GPU 叢集的耗電量極為驚人。
IB 網絡壟斷已破，國產算力十萬卡級難題何在？
中國已打破 InfiniBand (IB) 網絡壟斷，推出國產替代方案。然而，國產算力擴展至十萬卡規模仍面臨重大挑戰。關鍵障礙包括大規模可靠性、應用深度協同，以及極高軟體調優門檻，被稱為通往超大規模的「三重門」。
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超越 LLM：GPU 叢集還能打造什麼？
Reddit 討論邀請實務工作者分享：如果擁有大量高階 GPU，且排除執行本地 LLM，還能打造什麼？提議方向包括科學模擬、非文字生成專案、渲染管線、分散式運算，以及實驗性 homelab 工作負載。