随着“东数西算”工程全面启动，中国正式进入算力网络时代。对于AI企业而言，这不仅是政策红利，更是重构成本结构、提升竞争力的战略机遇。

在AI大模型参数量突破万亿的今天，算力已成为决定企业生死存亡的“硬实力”。OpenAI用1万张A100显卡训练出GPT-4，国内某大厂为追赶进度，半年内算力投入超10亿元——这些数字背后，是AI行业对算力的疯狂追逐。

图形处理器（GPU）的性能飞跃并非一蹴而就，而是英伟达（NVIDIA）持续进行架构创新和技术迭代的成果。从最初的Tesla架构到最新的Blackwell架构，每一次的更新都代表着计算能力的显著提升和应用领域的拓展。这些架构不仅优化了图形渲染，更重要的是，它们为通用并行计算，特别是人工智能和高性能计算（HPC）奠定了坚实的基础。本文将回顾英伟达GPU架构的主要演进历程，探讨其背后的技术突破及其对行业的影响。

环境部署的“苦差事”正被镜像技术终结。无论是个人开发者还是企业团队，只需“选择镜像→启动实例→专注业务”，告别兼容性焦虑和运维内耗。毕竟，我们的目标不是成为“环境配置专家”，而是让AI模型高效落地——​​这才是真正的生产力革命！​

在AI大模型训练中，GPU算力的高效利用直接影响训练速度与成本。以下是部署过程中影响GPU算力效能的五大核心因素：

你是否遇到过这样的情况：玩游戏时画面卡顿，同事却用同款电脑流畅运行；训练AI模型时，别人的服务器几天就能出结果，自己的却要耗上几周；甚至买手机时，参数表里的“GPU型号”“CPU核心数”“TPU支持”看得一头雾水……这些问题的核心，可能都藏在“CPU、GPU、TPU”这三大芯片的差异里。今天，我们就用一张思维导图的逻辑，拆解它们的区别与应用场景，帮你彻底理清思路。

“算力”这个词越来越高频地出现在科技新闻、行业报告甚至国家战略中。听起来很厉害，但它究竟是什么？为什么说它像数字世界的“引擎”一样重要？一分钟时间，带你快速解密这个驱动未来的核心力量！