赋创 FR50D AI BOX：320 TOPS 本地 AI 部署与应用指南
赋创 FR50D AI BOX 面向边缘端与桌面端本地 AI 部署，采用 RK3588 与 LQ50（Duo）协同架构，最高提供 320 TOPS@INT8 算力，支持 LLM、VLM、本地知识库与多模态推理，并已完成多款 Qwen 模型的本地运行验证。
赋创FR50 AI BOXAI BOX本地模型部署边缘AI
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指南 / 方案
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机器人仿真工作站还是服务器？CPU、GPU、显存与并行规模选型指南
机器人仿真选工作站还是服务器，应结合交互开发、场景复杂度、传感器路数、并行环境、多人共享与持续运行需求判断。本文提供硬件资源范围、多GPU边界和PoC指标。
机器人仿真工作站机器人仿真服务器GPU服务器Isaac Sim配置
机器人算力PoC怎么做？测试任务、性能指标与验收清单
机器人算力PoC应使用可复现的代表任务，覆盖数据处理、仿真、训练和推理，并记录吞吐、时延、显存、I/O、多GPU扩展与稳定性。本文提供测试步骤、指标和验收清单。
机器人算力PoCGPU服务器测试机器人仿真测试训练服务器验收
机器人项目算力规划指南：仿真、训练、推理与GPU服务器怎么选
机器人项目需要多少算力，应结合机器人类型、项目阶段、数据链路、仿真规模、模型训练与部署位置判断。本文提供CPU、GPU、显存、内存、存储和网络的资源映射与PoC方法。
机器人算力机器人服务器具身智能算力机器人仿真
DeepSeek V4 Pro正式版上线：API、开源权重与本地部署怎么选？
DeepSeek V4 Pro正式版同时提供API与开放权重，企业可以选择API、本地部署或混合部署。选型时应综合评估数据边界、调用规模、Agent任务长度、并发目标、基础设施和运维能力，并通过PoC校正实际资源需求。
DeepSeek V4 ProDeepSeek开源大模型私有化部署
AI+EDA算力平台怎么配置？CPU、GPU、内存与存储规划指南
按逻辑仿真、形式验证、并行回归、本地大模型和多物理场等负载，梳理AI+EDA算力平台的CPU、GPU、内存、NVMe、共享存储与验收方法。
AI+EDAEDA服务器EDA算力平台EDA集群
EDA服务器怎么配置？大型工程仿真、并行编译与本地AI算力指南
按RTL编译、逻辑仿真、并行回归、综合与布局布线、本地AI等负载，说明EDA服务器的CPU、内存、NVMe、共享存储、GPU及PoC验证重点。
EDA服务器EDA算力平台EDA工作站芯片设计
CUDA、驱动、框架与容器版本如何建立兼容矩阵？
企业GPU服务器部署如何管理NVIDIA驱动、CUDA、PyTorch/推理框架、NCCL与容器版本？本文给出兼容矩阵建立、验证、冻结和升级的工程方法。
CUDA兼容NVIDIA驱动PyTorch容器
GLM-5.2服务器配好后如何上线？POC、KV Cache与生产验收
GLM-5.2本地部署后如何进入生产环境？本文说明KV Cache、1M上下文、max-model-len、max-num-seqs、POC测试、模型服务架构和上线验收。
GLM-5.2POCKV Cache1M上下文
科研计算工作站、服务器与HPC集群如何选择？
从软件并行能力、单任务规模、并发数量、内存、GPU、存储、网络和运维方式出发，判断科研计算应选择工作站、服务器还是HPC集群。
科研计算HPC计算工作站计算服务器
芯片设计企业如何建设EDA算力平台？
EDA算力平台不能只采购计算节点，还要统一规划异构CPU节点、共享存储、调度、许可证、权限、安全和运维。本文给出分阶段建设方法。
EDA算力平台芯片设计HPC集群作业调度