一(yi)、..算(suan)(suan)力樞紐的戰略級優(you)勢東數西(xi)算(suan)(suan)核(he)心節(jie)點地位貴(gui)安新區已集聚 23 個大(da)(da)型及(ji)以上數據(ju)(ju)中心（如(ru)交通(tong)銀行、建設(she)銀行超(chao)大(da)(da)型數據(ju)(ju)中心），服務器規模(mo)超(chao) 400 萬(wan)臺，成(cheng)為..超(chao)大(da)(da)型數據(ju)(ju)中心..密集區域之一(yi)貴(gui)州貴(gui)安新區管委會。這種集群效應(ying)帶來三(san)大(da)(da)價值(zhi)...

一、核(he)心(xin)硬(ying)件(jian)：以 “GPU 為(wei)核(he)心(xin)” vs “CPU 為(wei)核(he)心(xin)”1.顯卡(ka)(ka)服務器（GPU 服務器）核(he)心(xin)組(zu)件(jian)：以GPU（圖形處理器）為(wei)算力核(he)心(xin)，搭配多卡(ka)(ka)并行架(jia)構（常見 2-8 卡(ka)(ka)，甚至 16 卡(ka)(ka)集群），GPU 占硬(ying)件(jian)成本(ben)的(de) 60%-80%（如 8...

一、核心架構：虛擬(ni)(ni)化 vs 物理硬件貴州云(yun)服(fu)務(wu)器：基于云(yun)計(ji)算(suan)平(ping)臺（如阿里云(yun)、騰(teng)訊(xun)云(yun)在(zai)貴州的(de)(de)數據中心，或本地云(yun)服(fu)務(wu)商），通過虛擬(ni)(ni)化技術(shu)將物理服(fu)務(wu)器的(de)(de) CPU、內存、存儲等資源 “切割” 成多個(ge)獨立的(de)(de)虛擬(ni)(ni)單元(yuan)（即(ji)云(yun)服(fu)務(wu)器）。用戶(hu)使用的(de)(de)是(shi) “虛擬(ni)(ni)...

..步：明(ming)(ming)確(que)核心需求 —— 先搞(gao)清楚(chu) “用(yong)它做什么”不同業(ye)(ye)務(wu)對云服務(wu)器的 “性能、穩定(ding)(ding)性、資源” 要求天差地別，先定(ding)(ding)位業(ye)(ye)務(wu)場景，才能避免 “配置買(mai)高(gao)了浪費、買(mai)低(di)了不夠(gou)用(yong)”。1. 明(ming)(ming)確(que)業(ye)(ye)務(wu)類型與(yu)規模小(xiao)(xiao)型輕量業(ye)(ye)務(wu)（如個人博客(ke)、企業(ye)(ye)官網、靜態小(xiao)(xiao)程...