超微电脑扩展液冷产品组合,助力AI数据中心发展

华尔街见闻發佈於 2026-07-22更新於 2026-07-22

文章摘要

超微电脑总部位于加利福尼亚州圣何塞,主要为企业及云计算基础设施市场提供服务器、AI系统、存储及网络设备。根据InvestingPro的分析,该股目前处于低估值水平,公允价值为$33.84。

加利福尼亚州圣何塞 — 超微电脑(NASDAQ:SMCI)今日发布新闻稿,宣布扩展其后门热交换器(RDHx)产品组合,推出专为高密度AI及高性能计算(HPC)基础设施设计的液冷解决方案。目前,该公司市值约为178.9亿美元,过去十二个月营收增长56%,但股价在过去一年下跌48%,目前报$27.65。

此次扩展后的产品组合共涵盖十款RDHx型号,每机架冷却容量从10kW到120kW不等,机架级最大冷却容量可达240kW。这些解决方案兼容标准EIA、ORv3及MGX机架,可部署于全新及现有数据中心环境。

超微电脑总裁兼首席执行官梁见后表示:"我们扩展后的RDHx产品组合帮助客户充分享受液冷技术带来的优势,门级冷却容量从10kW到120kW,机架级最大冷却容量可达240kW,从而实现更高效的数据中心运营。"

RDHx解决方案既可作为独立的主液冷系统运行,也可与超微电脑的芯片直冷(Direct-to-Chip)液冷技术相结合,融入公司的数据中心积木式解决方案(Data Center Building Block Solutions)基础架构。系统配备智能风扇控制、N+1冗余设计及防冷凝保护功能。

产品系列提供直流供电型号(可与机架母排集成)和交流供电型号,以适配更广泛的基础设施环境。监控功能方面,系统支持通过Redfish、SNMP、网页管理界面及超微电脑SuperCloud Composer对温度、压力、流量及泵状态进行实时追踪。

超微电脑总部位于加利福尼亚州圣何塞,主要为企业及云计算基础设施市场提供服务器、AI系统、存储及网络设备。根据InvestingPro的分析,该股目前处于低估值水平,公允价值为$33.84。

你可能也喜歡

给AI喂“噪声”也能涨分,这项工作让噪声实现正迁移

这篇发表于ICML 2026的研究提出了一种名为“半监督噪声自适应(SSNA)”的新方法,其核心思想是:迁移学习中,用于辅助训练的“源数据”可以不是真实的图像或文本,而是**完全没有语义的随机噪声**。 传统迁移学习需要大量有标签的源数据,但在隐私、版权等限制下,真实数据往往难以获得。SSNA框架(NAF)打破了这一限制。研究者为每个目标类别(例如CIFAR-10的10个类)生成一组对应的高斯分布噪声样本,并为每个噪声类预先指定一个目标类别编号(但编号本身无意义)。 NAF通过三个步骤实现“正迁移”: 1. **利用少量真实标签**:使用目标域中极少的标注样本进行基础监督学习,建立噪声与真实类别间的初步联系。 2. **在噪声域构建判别结构**:训练模型将同类噪声聚集、异类噪声分离,形成清晰的类别结构。 3. **跨域对齐**:将噪声域中学习到的类别结构(分布)与目标域的对齐,从而将判别性知识迁移到真实数据上。 实验表明,在每类仅有4个标注样本的极端少样本设定下,NAF相比仅使用标注数据的基线方法(ERM)在多个数据集上取得显著提升(如CIFAR-10提升12.35%)。研究还发现,关键因素在于噪声域中是否形成了**可分离的类别结构**,而非噪声数量多少。当把所有噪声压缩为一点(无结构)时,性能会大幅下降。 这项工作的意义在于,它揭示了迁移学习中可迁移的知识可能不限于数据的“语义内容”,**表征空间的“组织结构”本身也是一种有效的知识**。这为无法获取真实源数据的场景提供了一种低成本、保护隐私的替代方案。

marsbit3 分鐘前

给AI喂“噪声”也能涨分,这项工作让噪声实现正迁移

marsbit3 分鐘前

交易

現貨
活动图片