英伟达GB200内部用18颗NVSwitch连接72个B200
2026-04-13 08:15:45
4
相关数据
行业数据1
英伟达GB200超节点系统效率增益情况测算(含假设,仅供参考)
2026-04-13 08:15:45
3
原图定位
行业数据1
英伟达GB200内部使用CableTray进行互联
2026-04-13 08:15:45
3
原图定位
行业数据1
国内超节点SwitchTray市场空间测算(含预测)
2026-04-13 08:15:45
5
原图定位
行业数据1
英伟达H100与B200AI服务器板卡PCB与CCL供应链
2026-04-09 08:15:57
29
原图定位
行业数据1
OpenClaw2026年累计GitHub星标数
2026-04-03 09:00:56
58
原图定位
行业数据1
SustainaWOOL Integrity Scheme (now the Australian Wool Sustainability Scheme)³
2026-04-03 08:30:00
101
原图定位
行业数据1
Market share of recycled within each fiber category in 2024
2026-04-03 08:30:00
107
原图定位
行业数据1
Fig. 11 UN Global Survey on Digital and Sustainable Trade Facilitation score, 2025
2026-04-03 08:30:00
62
原图定位
行业数据1
Which THREE , if any, of the following do you believe have the greatest impact on aging and longevity? Please select up to 3 options. (%)
2026-04-03 08:30:00
101
原图定位
行业数据1
True Density (g/cm³)
2026-04-02 08:30:00
59
原图定位
行业数据1
Figure 2.5: Housing Affordability Index across India's key cities (2021-2028F)
2026-04-02 08:30:00
50
原图定位
行业数据1
Figure 5: Metropolitan Area Bucharest Asking Selling Price (Range) | Development Land
2026-04-02 08:30:00
63
原图定位
行业数据1
Figure 3.3: Other technologies family businesses are actively using or piloting (Multiple options permitted)
2026-04-02 08:30:00
67
原图定位
行业数据1
CO₂ capture capacity by DAC of planned projects worldwide from 2020 to 2030
2026-04-02 08:30:00
72
原图定位
行业数据1
国资委79号文件央国企信创替代方案
2024-10-10 08:15:13
21550
原图定位
最新数据
行业数据1
第一次石油危机后全球能源消费结构中石油占比呈下降走势
2026-04-13 08:15:45
11
原图定位
行业数据1
第二次石油危机期间IEA成员国库存攀升
2026-04-13 08:15:45
10
原图定位
竞争格局1
1980年至1985年OPEC市场份额下滑
2026-04-13 08:15:45
10
原图定位
行业数据1
国际油价回归经验梳理
2026-04-13 08:15:45
11
原图定位
行业数据1
布伦特原油价格月度涨幅TOP10(以美元计价)
2026-04-13 08:15:45
7
原图定位
行业数据1
T2SL探测器国科天成与高德红外性能对比
2026-04-13 08:15:45
9
原图定位
交换芯片:超节点驱动交换芯片行业二次成长,预计 28 年 Scale up 芯片规模 172 亿元 我们认为,AI 超节点有望驱动交换芯片行业二次成长,其根本在于:超节点的核心增量环 节是 Sca le up,而 Scale up 场景下交换芯片与 GPU 的 配比显著高于 Scale out 场景。以英伟达为例:1)超节点Scale up情形:英伟达推出的GB200 NVL72内使用 18颗NVSwitch4 ASIC 将 72 颗 B200 GPU 进行 Scale up 互联,即交换芯片:GPU=18:72=1:4,即 25%;2)普通节点 Scale out 情形:以英伟达 1024 卡 H100 标准集群为参照,在英伟达 4SU H100集群中,一个 SU 节点为 32 台 8 卡 H100 服务器,4SU 即 1024 张卡,从外部交换机来看,1024 张 H100 用到了 16 台 Spine 交换机和 32 台 Leaf 交换机(均为 25.6T),其交换机与GPU 的配比约为 5%(48/1024),交换芯片与 GPU 配比亦约为 5%。因此英伟达超节点Scale up 的配比 25%显著大于此前 H100 集群的 Scale out 配比 5%。
行业数据
原图定位
相关数据
最新数据