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  • pdf文档 12国信证券PPT:人工智能推动算力需求爆发,电力设备迎来成长新赛道

    46亿元。 u 供配电设备集成化、模块化要求持续提升,技术迭代仍有较大空间 算力芯片功耗提升带动机架功率密度持续提升,2023年全球数据中心单机柜平均功率为20.5kW,英伟达GB200 NVL72机柜功率已超120kW;根据维谛预测,2030年前后用于智算中心的GPU机柜峰值功率有望达到MW级。机柜功率 密度的快速提升对供配电设备效率、占地等方面提出空前要求,过去五年全球主要企业纷纷推出集成 33亿元,其中2025-2026年英伟达GB200/300服务器电源市场规模约393/589亿元。无源铜缆连接(DAC)适用于服务器内部信息互联,具有损耗低、成本低的优势;英伟达GB200 NVL72中NVLink全部通过DAC实现,总长度约3200米。我们预计,仅考虑英伟达GB200/300应用,2027年铜连接铜缆市场空间可达41亿元。BBU(Battery Backup Unit)是数据中 H100服务器为例,服务器整体功耗约10.1kW,其中算力核心GPU功耗约为5.6kW,占服务器整体功耗约为55%;安装4台DGX H100服务器 的风冷机柜总功耗约为42kW。以英伟达最新的GB200 NVL72机柜为例,包括18个Compute tray和9个NVSwitch tray,根据SemiAnalysis测算,实际总功耗约为124kW,其中算力核心 GB200超级芯片功耗约为97kW,占服务器
    10 积分 | 42 页 | 2.55 MB | 3 月前
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  • ppt文档 电子AI+系列专题:DeepSeek重塑开源大模型生态,AI应用爆发持续推升算力需求

    位列全球开源模型第一名,依靠创新结构,将推理成本降低近百倍。 l 2024 年 12 月, DeepSeek-V3 发布,性能对齐海外领军闭源模型。该模型在多项评测集上超越了阿里 Qwen2.5-72B 、 Meta 的 Llama-3.1-405B 等其他开源 模型,并 逼近 GPT-4o 、 Claude-3.5-Sonnet 等顶尖闭源模型。据官方技术论文披露, V3 模型的总训练成本为 DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型,共有 671B 参数,每个 token 激活 37B ,在 14.8T token 上进行 预训练。 DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。 l DeepSeek-V3 模型生成速度提升至 21 未开源 Claude 3-Opus 未公布 86.8 Anthrop ic 2024.3.4 未开源 GPT-4 未公布 86.4 OpenAI 2023.3.14 未开源 Qwen2.5-72B 727 86.1 阿里 2024.9.18 开源 Llama3.1-405B 4050 85.2 Meta 2024.7.23 开源 Gemini-Ultra 未公布 83.7 谷歌 2023
    0 积分 | 38 页 | 1.95 MB | 9 月前
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  • pdf文档 2025年整机柜服务器产业研究报告

    。 第 12 页, 共 63 页 图1-2 (互联网行业)整机柜服务器开山之作“Corkboard Server”以及其2024年最炙手可热的传承者GB200 NVL72 Google临时CEO Larry Page参与了“软木板服务器”的设计,每机柜80台单路服务器,21个机柜共1680台, 使得Google的服务器规模在一两个月内暴涨15倍,甩开了包括Inktomi在内的一众搜索竞争对手。 其通过高速的NVSwitch互连多个GPU,在服务器节点级(目前不超过10U)的DGX/HGX方案中,这个互连的范围是8 个GPU;而在机柜级的GH200/GB200方案中,这个互连的范围可达32~72个GPU。 2023年5月底发布的NVIDIA DGX GH200,最初版本是基于Open Rack的风冷方案:每个机柜上有2个宽度538mm (21英寸)、15 OU高的机箱,各有8个GH200计算节点和3个NVLink GPU和32个Grace CPU。两个电源框分别位于节点区的上方和下方,宽度略宽,就像21英寸与19英寸之间的 差别。 2024年3月发布的NVIDIA DGX GB200 NVL72芯片数量和功率暴涨,18个(1U高的)双GB200节点共有72个B200 GPU和36个Grace CPU,整机柜功率随之来到132kW(千瓦)。大规模AI集群不断增长的性能需求,要求机柜内有 更多的GPU/加速器且互连为有
    0 积分 | 63 页 | 4.83 MB | 7 月前
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  • word文档 银行风险防控领域通过DeepSeek搭建授信审批风控助手解决方案(225页 WORD)

    200+ ” 维度。通过门控注意力机制,系统能自动识别如 短期内频繁 更换 ” 收款账户 等 57 种传统规则引擎难以量化的风险模式。测试环 境 下对团伙欺诈的识别时效从传统方案的 72 小时缩短至 8 分钟,且 误报率降低 40%。 能力维度 传统风控系统表 现 DeepSeek 增强效果 典型应用场景 非结构化数据 处理 依赖人工标注 自动提取 83%关键特征 用评分、资产负债率、现金流稳定性等 20+核心指标,同时整合工 商、司法、税务等外部数据源。某股份制银行案例显示,引入外部 数据可使违约预测准确率提升 12%。其次,流程效率要求将平均 审 批周期从 72 小时压缩至 4 小时内,这对实时数据处理能力提出明 确要求。最后,系统需满足《商业银行互联网贷款管理暂行办法》 等监管规定,确保所有决策节点可追溯。 关键场景设计包含以下模块: 1. 抵押物价值下跌 15%“ ” ” 和 企业法人限高 时,系统会自动将风险 等级从黄色预警升级为红色预警,并触发贷后检查流程再造机制。 实际应用中,某城商行通过该功能使风险事件响应速度从 72 小时 缩短至 4 小时。 2.2.1 企业贷款审批 企业贷款审批是银行风险防控的核心场景之一,涉及多维度数 据整合、复杂规则判断和动态风险评估。传统人工审批模式存在效 率低、主观性强、标准不统一等问题,通过
    10 积分 | 233 页 | 2.38 MB | 1 月前
    3
  • pdf文档 2025年智算中心液冷整机柜服务器开放架构多样化算力兼容研究报告

    独立开发,但与 MHS 平台愿 景一致。 2024 年年初的 NVIDIA GTC 大会上,NVIDIA 发布了 DGX/HGX 平台的 NVL72 扩展,支持高达 120kW/机架。在 2024 年 OCP Summit 上,NVIDIA 将 NVL72 架构贡献 给 OCP 社区,成为当前超算领域整机柜全液冷服务器的一个事实上的行业标准。 在 2025 年 3 月的 NVIDIA GTC 芯片,代号 Kyber 的整机柜服务器架构。Kyber 架构尺寸与 OCP 标准机柜一 致,但将原来的正前方横插的计算板和交换板,改成前后分别竖插模式,引入 Midplane 替 代 GB200 NVL72 的 Cable Tray,极大减少机柜里的线缆长度。根据规划,Kyber 单机柜 中将放置 144 个 R 系列 GPU,总重量 2.7 吨,总功率 700 kW,后继规划超过 1MW,全 冷板液冷,使用 管理系统网络。通常采用 BMC 的 GE 网口(千兆 RJ45 接口)。 其中 Scale-up 网路通常处于一个 AI 服务器内部,但 Nvidia 在最新的 GPU 系统中推 广 NVL72,NVL144 以及 NVL576 的整机柜产品,成为业界新的支持更多卡高速低时延互联 的超节点新形态的设计方向。在本文中液冷多算力兼容的平台设计中主要考虑对参数面 Scale-out(东西向)
    0 积分 | 40 页 | 3.21 MB | 8 月前
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  • pdf文档 IBM-智能供应链:洞察变革,驱动增长

    您调整今天的供应链战略? 智能敏捷供应链 释放无限潜力 引言 智能供应链洞察变革,驱动增长 3 报告显示其年收入增长率高于 同行竞争者。 17% 报告显示其年净利润高于 同行竞争者。 72% 供应链的稳定性始终难以把握。商业环境中 的各种潜在风险让我们很难预测未来的变化。 面对不确定的环境,供应链高管往往要采取 “围城心态”,迅速调整策略,从计划 B 转 向计划 C、D 甚至 特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织, 已获得显著回报。报告显示,相较于同行竞争者, 这些组织的年净利润高出 72%,年收入增长率 高出 17%。所有受访的供应链高管都认为,AI 驱动的运营将在未来三年内推动收入增长翻倍 或更多。 1 根据这些数据,72% 的高绩效 CEO 在 IBM 商 业价值研究院 (IBM IBV) 发布的 2024 年 CEO 研究报告中指出,企业的竞争优势取决于是否
    10 积分 | 22 页 | 5.46 MB | 8 月前
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  • ppt文档 数字化转型的后续步骤(27页 PPT)

    收入 降低成本 提升客户忠诚度 提升竞争优势 / 市场份额 86% 83% 82% 81% 79% 78% 78% 78% 78% 77% 76% 74% 72% 72% 72% 73% — 87% 的受访中小型企业表示,在技术 投资方面,他们获得的回报达到或超出了他们 的期望。如此大的成功势必会促使企业加大投 资力度。从理论上讲,当利用不同的技术构建 成功的技术组合时,每增加一项投资,企业的
    10 积分 | 27 页 | 5.84 MB | 1 月前
    3
  • word文档 金融行业银行客户经理基于DeepSeek构建AI Agent智能体应用方案(237页 WORD)

    ...................................................................................................72 4. 客户交互体验优化...................................................................................... 层 Transformer 架构实现毫秒级 响应,在试点测试中达到:  推荐产品接受率 68%(较人工提升 23%)  平均决策周期缩短至 4.7 分钟  客户满意度 NPS 值提升至 72 分 2.2.1 基于客户画像的个性化推荐 基于客户画像的个性化推荐功能通过整合客户静态属性、动态 行为及金融需求特征,构建多维度客户标签体系,实现金融产品的 精准匹配。系统首先通过自然语言处理技术解析客户历史交互记录 分析维度 技术实现 输出示例 消费趋势 基于时间序列聚类 “本月餐饮支出较上月增长 35%” 异常交易 动态阈值风控模型 “检测到凌晨 3 ” 点境外大额消费 资金流转 关系图谱分析 “工资入账后 72% 转入理财账户” 安全控制机制 1. 实施动态令牌验证,每次查询生成独立会话 ID 并记录审计日 志 2. 敏感交易信息展示前进行梯度脱敏(如尾号**1234 账户) 3. 大额交易(单笔>5
    10 积分 | 247 页 | 2.05 MB | 3 月前
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  • pdf文档 2024-2025年中国光伏产业发展路线图

    1、不同类型组件功率 2024 年,采用 182mm 方片尺寸 72 片 PERC 单晶电池的组件功率达到 555W;采用 210mm 方片尺寸 66 片 PERC 单晶电池的组件功率达到 665W,预计 2026 年以后 p 型技术路线基本退 出市场,其功率进一步增长将基本停滞。采用 182mm 方片尺寸 72 片 TOPCon 单晶电池组件功 率达到 593W,采用 182*210mm 单晶组件(210mm 方片)、异质结 组件(210mm 方片)和 XBC(182*210mm)组件以 66 片为基准,PERC 单晶组件(182mm 方片)和 TOPCon(182mm 方 片)以 72 片为基准; 3、以上组件均采用半片封装形式。 2、单/双面发电组件市场占比9 2024 年,随着下游应用端对双面发电组件发电增益的认可,双面组件市场占比提升至 77.6%, 远超单面 所有逆变器总量的比例。2024 年我国逆变器主控制芯片在地化供应率为 29%,同比 2023 年提 升超过 5 个百分点。随着国内控制芯片厂商的不断发展,预计 2030 年我国逆变器主控制芯片在 地化供应率或将超过 72%,行业对本土产芯片有所期待。 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2024年 2025年 2026年 2027年 2028年 2030年 集中式逆变器(%) 1500V组串式逆变器(%)
    10 积分 | 78 页 | 3.76 MB | 9 月前
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  • ppt文档 重点行业数字化转型方法论(99页)

    .................................. 72 10.3.1 聚焦边缘数据,打造高效边云协同体系........... 72 10.3.2 聚焦模型开发,强化机理模型供给能力........... 72 VII 10.3.3 聚焦应用场景,深化解决方案应用推广........... 72 十一、风电行业 .......................... 业内和企业间供应链协同模型, 优化资源配置。 五是构建知 识图谱, 开发模型管理引擎,实现模型标签化管理、智能化 搜索和精准化调用。 10.3.3 聚焦应用场景,深化解决方案应用推广 72 一是围绕设备管理,基于平台的数据沉淀和模型应用, 研发设备状态监测、故障诊断、预测性维护、自主控制等解 决方案,提高设备智能管控水平。 二是围绕企业生产管理, 面向电子行业自主研发能力弱、不同产品间的生产排产切换 例如,巴盟风电整合风力发电设备的设计、环境、运行、 运维档案等数据资源, 建立设备健康管理模型, 打造具备故 障诊断预测、产品健康管理和寿命预估等功能的综合管理系 统,使关键零部件故障可提前 72 小时预警,次生事故可降 低 90% ,减少直接和间接损失近千万元。 11.2.2 风场管理优化 企业依托工业互联网平台建立场级运行管理模型,有利 于精确预测发电区间, 优化电网功率负荷,探索分布式能源
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