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CUDA 之后，NVIDIA 还有什么?
市场长期将 CUDA 软件生态视为 NVIDIA 最深的护城河，但随着 Triton 等高级抽象编译框架的普及，底层硬件软件栈正在被“屏蔽”。竞争对手通过单卡算力追赶和开源软件替代，正试图瓦解 NVIDIA 的软件壁垒， …
阅读全文HBM3到4，发生了什么？
1. DRAM与内存墙 2017 年，NVIDIA V100 搭载 HBM2 显存，带宽 0.9TB/s，峰值算力 125 TFLOPS。2023 年，H100 搭载 HBM3 显存，带宽 3.35TB/s，峰值算力 …
阅读全文存储巨头 1000 亿美金支出去了哪里？
目前，全球 DRAM 市场由三星、SK 海力士以及美光三巨头垄断。在 AI 算力与基础设施爆发的超级存储周期推动下，三大厂商在未来几年（2026—2027年及以后）均制定了极其激进的资本支出 (CapEx) 计划： | …
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关于光连接，华尔街不会告诉你的事
在科技投资的宏大叙事里，华尔街最擅长的就是为每一个微小的技术迭代包装出数千亿美元的“总体可寻址市场（TAM）”。在这一轮 AI 算力狂欢中，“光连接（Optical Interconnect）”无疑是被聚光灯打得最足的概 …
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悖论——AI 正在反噬英伟达
在硅谷的商业史上，很少有一家企业能像英伟达（NVIDIA）这样，凭借一套软件生态筑起数千亿美元的商业高墙。这堵墙的名字叫 CUDA。 长期以来，业界形成了一个牢不可破的共识：买英伟达是为了它的硬件，而留下来是因为它的软件 …
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在线加密工具
在线加密工具 How to 1. 接收方准备公钥 发送方加密信息 只要发送方没有更换公钥，该公钥可以一直使用。只需更新明文信息，点击加密按钮即可生成新的秘文。 接收方解密信息 只要不刷新页面，可以持续解密信息。
阅读全文大型代码库的 Claude Code 最佳实践：构建层级化知识库
大型代码库的 Claude Code 最佳实践：构建层级化知识库 摘要 ：在大型代码库中高效使用 Claude Code 的核心在于"渐进式披露"原则。通过构建三级层级化知识库，让 AI 在需要时获取恰到好处的上下文，避 …
阅读全文Best Practices for Large Codebases with Claude Code: Building a Level-Structured Knowledge Base
Best Practices for Large Codebases with Claude Code: Building a Level Structured Knowledge Base Abstract : The …
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