輝達如何應對推理AI對算力不斷增長的需求？
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輝達如何應對推理 AI 對算力不斷增長的需求？
公布至 2028 年的架構路線圖
輝達公布了涵蓋 GPU、CPU、網路與機櫃，並延伸至 2028 年的完整架構路線圖，旨在回應推理 AI 興起後，單個 GPU 難以支撐快速膨脹的算力需求。這份藍圖不僅包含產品規劃，更宣告輝達將為 Gigawatt（GW）級 AI 資料中心奠定基礎。
提出「Scale-Across」新概念
輝達提出「Scale-Across」新概念，透過新一代乙太網路技術，將多個分散式資料中心組合成一座邏輯上的單一 AI 超級電腦，作為「Scale-Up（向上擴充）」與「Scale-Out（向外擴張）」之外的第三種擴張方式。透過 NVLinkFusion 平台，以及 SpectrumXGS 矽光子交換器，企業可以實現「Scale-Across」的目標。
從 GPU 銷售商轉型為 AI 基礎建設建構者
輝達的相關交換器與開放平台技術顯示，輝達不再只是 GPU 銷售商，而是打算成為 AI 基礎建設的建構者。隨著推理 AI 成為資料中心等級的挑戰，輝達正透過完整架構藍圖、新概念和相關技術，積極應對算力需求持續飆升的挑戰。
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你想知道哪些？AI來解答
輝達「Scale-Across」概念的具體實現方式是什麼？
輝達在 2028 年的架構路線圖中包含了哪些關鍵組件？
輝達推出「Scale-Across」新概念以解決什麼問題？
輝達從 GPU 銷售商轉型為 AI 基礎建設建構者的動機是什麼？
「Scale-Across」與傳統的「Scale-Up」和「Scale-Out」擴充方式有何不同？
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