Digital Realty 任命前微软高管出任全球能源主管
全球数据中心运营商 Digital Realty 宣布聘请前微软资深人士吉姆·柯林斯（Jim Collins）担任其新的全球能源主管。柯林斯将加入该团队负责能源相关业务。由于目前公开提供的素材信息较为有限，关于其具体职责范围、未来能源战略规划以及任命生效时间等详细内容尚未公布。
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9月24日2026-09-24
数据中心冷却介质选型：警惕“大宗商品化思维”带来的隐性成本
文章探讨了数据中心冷却系统在选材决策中的关键考量，重点分析了摆脱“大宗商品化思维”的重要性。内容围绕如何为数据中心冷却选择合适的PG25（丙二醇冷却液等介质）展开，指出若将冷却液仅视作无差别的通用耗材，可能忽视品质与适配性差异，从而在后续的系统运维中引发能效下降或故障风险，带来不可预见的长期隐性成本。
三星将作为独家 AI 网络提供商助力韩国机器人产业发展
三星宣布将作为独家 AI 网络提供商，携手韩国电信运营商 KT 和 SK 电讯展开深度合作。该合作将重点推进 AI-RAN（无线接入网）与 5G 独立组网（SA）技术的落地应用，旨在为韩国在 2030 年代确立 6G 通信和具身智能（Physical AI）领域的先发优势与立足点提供技术保障，为机器人产业筑牢下一代通信网络基础设施底座。
Meta在Meta总部完成拍摄后，下架了一段批评Meta AI眼镜的视频
Meta takes down a critical video about meta AI Glasses after filming at Meta
Virtio-nvgpu：在 KVM 虚拟机中实现接近原生的 Nvidia GPU 访问
Virtio-nvgpu: Near-native Nvidia GPU access inside a KVM guest
光频梳技术在 AI 数据中心光互连中的关键作用
该文探讨了光学频率梳发生器在 AI 数据中心的应用价值。随着 AI 数据中心向单纤 16 个以上波长的规格扩展，传统方案需要为每个信道配置独立激光器，而光频梳技术能够利用单个激光器生成多个波长。这种方法大幅削减了硬件能耗、部署成本并减少了潜在故障点，为支撑大规模 AI 基础设施的高密度光互连提供了更高效的物理层解决方案。
Mercury 2.5 LLM 达到每秒 770 个令牌
Mercury 2.5 LLM hits 770 tokens per second
面向AI基础设施的800V直流配电架构演进
文章探讨了向800V直流（800 VDC）架构过渡对AI数据中心基础设施带来的深远影响。随着大规模AI算力集群功耗的急剧增长，传统供电模式面临瓶颈。该架构重点聚焦于提升AI数据中心的能源利用效率、增强系统运行韧性，并对储能系统的整合以及电力分配方式带来了新的技术考量与变革方案。
华为发布全新UnifiedBus计算架构，助力SuperPoD及超算集群互连
为应对快速增长的算力需求，华为正式推出了一套全新的计算架构。该架构采用UnifiedBus互连技术，专门用于支持SuperPoD与大规模算力集群之间的高效互连。该设计旨在突破计算节点间的连接瓶颈，优化集群整体性能与扩展能力，为大规模AI训练及高性能计算基础设施提供更强的底层算力支持。
随着数据中心电力技术演进，相关设备物流挑战日益复杂
随着数据中心开始采用更多样化的发电与电力供应技术，相关设备的运输、仓储和安装等物流流程正变得愈发复杂。报道指出，伴随计算能耗剧增，新型供电解决方案的引入虽然缓解了能源压力，但也对数据中心上下游的供应链物流管理提出了更高要求，部署重型及特种电力设备已成为基础设施建设中的关键考验。
Orthrus：面向迭代检索的异构批处理高效推理服务系统
现代信息检索系统通常同时结合嵌入模型与生成模型处理复杂查询，但现有系统往往将二者隔离部署，粗粒度分配硬件易引发计算气泡，导致 GPU 利用率低和吞吐不足。为此，研究团队提出服务系统 Orthrus。该系统在统一推理循环中引入异构批处理机制，旨在有效整合具有资源冲突特性的嵌入与生成工作负载，提升动态查询下的硬件利用效率。（注：素材摘要文末存在截断）
联邦政府将人工智能批评者定性为“外国代理人”
Feds Target AI Critics as "Foreign Agents"
成立九年，中科类脑将积累注入“Token工厂”
报道聚焦于成立九年的中科类脑公司，指出其将过往的技术与业务积累整合并投入到“Token工厂”的建设与布局中，暗示其在大模型时代围绕算力资源与Token生成服务进行的转型与探索。由于输入素材未提供详细正文或摘要内容，关于该“Token工厂”的具体技术架构、产品形态、商业落地细节及最新进展等信息尚不明确，有待后续报道补充。
澳大利亚发布数据中心指南，推动高耗能企业融入电网建设
该内容探讨了大型能源消耗主体如何更好地为能源系统及其服务的社区做出贡献。澳大利亚为此出台了相关数据中心指导准则，旨在推动数据中心等高耗能设施成为电网的“良好公民”，探索其在支撑能源系统稳定与可持续发展方面的协作平台与基础。（注：素材信息有限，主要呈现了准则的愿景与探讨方向）
Introducing NV-Reason-CT Open 3D CT VLM for Radiologist Chain-of-Thought Reasoning
Radiology AI has made remarkable strides in detecting abnormalities across chest X-rays, pathology slides, and 2D scans. Yet one of the most clinically rich and...
4096张卡如何成为“一台计算机”？解析华为超节点布局
该内容探讨华为在AI算力基础设施领域的超节点技术布局，重点关注如何通过先进的互联与系统架构，将4096张计算卡高效协同、聚合成具备统一计算能力的“单台计算机”形态，以满足大模型时代的超大规模并行训练需求。由于提供的原文摘要信息不足，关于具体的互联协议、拓扑结构及软件栈支持等详细技术细节有待进一步查阅。
数据中心用水挑战：从效率指标转向现实韧性考量
水资源正从数据中心的后台配套公用设施转变为核心瓶颈制约。随着行业发展，数据中心建设不能仅依赖平均效率指标，而需根据具体场地开展韧性规划，重点考量峰值用水压力、当地水文状况以及对周边社区的影响，以应对日益严峻的现实资源挑战。
Validate GPU Cluster Readiness Before AI Workloads Land
A GPU cluster can pass every health check and still fail to run an AI workload. Even when every GPU, network link, and pod reports healthy, a 512-GPU training...
Manage Kubernetes Node Fleets with NodeWright
Kubernetes manages what runs on your nodes. Managing the nodes themselves is the challenge: kernel settings, system packages, storage layouts, security agents,...
推进私有AI计算：引入安全服务器端内存技术
该动态宣布为面向个人AI的私有AI计算（Private AI Compute）引入安全的服务器端内存技术。由于目前提供的发布信息较为简短，文章主要聚焦于在云端服务器环境中强化内存隐私与数据安全，旨在兼顾大规模算力扩展与个人AI数据的机密性。具体技术细节及完整实现方案尚需进一步披露。
Watermarking in vLLM
How vLLM implements distribution-preserving Gumbel-max text watermarking with efficient GPU kernels, statistical detection, speculative decoding, and repeated-c
9月23日2026-09-23
Dropbox 升级 Riviera 平台以支持 AI 工作负载
据消息披露，云存储与协作服务商 Dropbox 对其内部 Riviera 平台进行了升级，旨在增强对各类人工智能工作负载的支持能力。由于原始输入素材仅包含简略标题且缺乏具体正文内容，关于此次 Riviera 平台升级的技术架构细节、支持的具体 AI 任务类型、计算资源配置以及上线时间等详细信息，目前均无法进一步确认。
v0.30.1rc0: [ROCm][CI] Add MI355 dense NVFP4 and MoRI kernel mirrors (#58281)
Signed-off-by: Andreas Karatzas akaratza@amd.com Co-authored-by: OpenAI Codex noreply@openai.com
v0.34.4-rc0: mlx: speed up Qwen 3.8 prompt processing (#18550)
mlx: speed up Qwen 3.8 prompt processing Use MLX's gated-delta kernel for long scans and fold dense MLP global scales into SwiGLU. address comments
Topology-Aware Workload Scheduling with NVIDIA Topograph
AI factories are power-limited systems that deliver maximum value when fully optimized. GPU workload placement is a key optimization. Poor workload placement...
9月22日2026-09-22
Right-size generative AI endpoints with concurrency sweeps on Amazon SageMaker AI
Concurrency sweeps help you right-size a generative AI endpoint on Amazon SageMaker AI by systematically benchmarking it at increasing load levels. This post walks through deploying a model, running automated concurrency sweeps with the CreateAIBenchmarkJob API, and using the results to make data-driven capacity decisions about fleet size.
Cloudflare Python Workers are now generally available
Cloudflare Python Workers are now generally available After a two year preview, Cloudflare's support for running Python code in their server-side Workers platform is now stable: "Python is now a first-class, fully supported language on the Cloudflare Developer Platform". A neat thing about this is how it works. Cloudflare are running Python compiled to WebAssembly via Pyodide in their V8-based workerd runtime. This comes with some limitations, documented here - most notably both multiprocessing and threading are non-functional in the WebAssembly VM. One particularly interesting detail of this is the local development environment story - their
Security auditing in the age of (good enough) AI
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Simplifying Model Serving Across Multiple GPUs with NVIDIA TensorRT Multi-Device Integration in NVIDIA Dynamo-Triton
The compute and memory demands of generative AI increasingly exceed what a single GPU can provide. NVIDIA TensorRT multi-device inference is a new capability...
NVIDIA Launches DSX Ready to Qualify Power and Cooling Products for AI Factories
Every AI factory needs power and cooling that fit its computing architecture. As AI infrastructure expands, power, cooling, water, site and grid constraints are shaping what builders can deploy. Choosing products that fit the complete factory design helps builders turn computing capacity into useful AI output. To help builders make those decisions, NVIDIA is introducing […]