大模型叙事下的百度智能云：比创新更重要的，是创新的扩散
DeepSeek点燃了大模型的“引线”，使其进入爆发期。短短一个多月，大模型能力不断刷新，产业上下游达成落地共识。当前大模型正从早期采用者向早期大众过渡，面临算力瓶颈这一关键挑战。百度智能云通过百舸4.0平台，成功解决了算力供应和成本问题，大幅提升了训练效率和稳定性，助力大模型在各行业的快速应用。随着市场需求的增长，算力需求将呈指数级上升，未来的大模型竞赛不仅是模型之争，更是工程能力和算力布局的较量。百度智能云等企业正稳步推动大模型从创新走向产业应用，开启了一场高效率、低成本的“双螺旋”竞赛。
网速只拼Mbps？解码网速真相的五大关键因素
Mbps（兆比特每秒）是衡量数据传输速度的单位，表示每秒传输的百万比特数。它是评估网络性能的核心指标，广泛应用于家用宽带、移动网络和企业级网络中。Mbps 数值越高，理论上数据传输越快，但实际体验还受网络拥塞、丢包率和信号强度等因素影响。例如，在网络高峰时段或信号较弱的地方，即使Mbps数值高，也可能出现卡顿。5G和光纤技术显著提升了Mbps速率，但仍需考虑硬件设备如路由器和网卡的性能瓶颈。理解Mbps及其影响因素，有助于用户选择合适的网络服务并优化网络体验。
真实场景｜芯片研发平台如何真正实现一体化混合云调度？
AI芯片设计公司X面临多项目并行研发的高并发算力缺口，本地集群资源紧张。为解决混合调度和成本可控的难题，X公司引入MemVerge的EDA混合云研发平台。该平台统一调度本地与云端资源，无缝兼容现有工作流程，智能动态扩缩容，优化成本。例如，在前端回归验证中，3000个job通过优先使用本地2500核集群，剩余1000个job自动调度至云端运行，确保高效处理。对于新项目紧急任务，平台智能分配云上资源，并收集运行数据优化后续调度。
