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Изворен канал @pythonotes · Post #401 · 15 дек.

Функция asyncio.wait() это еще один способ вызвать множество асинхронных задач. Она работает в нескольких режимах. 1. Самый простой - ждем завершения всех задач async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(10)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED ) for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(e) Очень похоже на gather, но работает не так. ▫️возвращает не результаты, а два сета с объектами Task у которых можно забрать результат через task.result() если они в списке done ▫️не гарантирует порядок результатов так как оба объекта это set ▫️не выбрасывает исключение когда оно появляется, а сохраняет его в Task. Исключение появится когда попробуете забрать резултьтат. 2. Ждем завершения первой задачи, даже если там ошибка. async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(3)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED ) # в done может быть несколько задач! for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(f"Fail: {e}") # Оставшиеся задачи в pending, как правило, нужно отменить, иначе они будут продолжать работать for task in pending: task.cancel() В сете done будут таски которые успели завершится, причем как успешно так и нет. 3. До первой ошибки. Тоже самое, но с аргументом FIRST_EXCEPTION done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION ) Функция завершается как только первая задача упадет с ошибкой. Учтите, что в любом случае done вы можете обранужить несколько задач, как с ошибками так и успешные. ↗️ Полный листинг примеров здесь #async

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@eco_cn · Post #30569 · 14.04.2026 г., 01:01

摩根大通报告称美国2026年近半数据中心项目面临取消或延期。 美国今年计划新增的16吉瓦数据中心容量,预计30%至50%将延期或取消,实际在建仅约5吉瓦——与科技巨头逾7000亿美元资本开支形成刺眼反差。 变压器交货周期最长拖至五年、核电承诺停于口头、社区阻力持续升温等因素都在制约进度表。#AIDC

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@eco_cn · Post #30491 · 09.04.2026 г., 01:00

美国能源信息署(EIA)4月7日最新报告显示,美国电力消耗在2025年创下新高,2026年和2027年还将进一步上升。 EIA预计,美国的电力需求将从2025年创纪录的41950亿千瓦时上升到2026年的42440亿千瓦时和2027年的43810亿千瓦时。这主要是由于人工智能数据中心 #AIDC 的增加,以及家庭和企业更多地使用电力,减少化石燃料在供暖和交通中的使用。

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@eco_cn · Post #30408 · 03.04.2026 г., 01:39

SemiAnalysis指出,需求爆发推动算力告急,内存、GPU到AI服务器价格飙升且有价无市,H100 GPU年租价五个月内飙升40%。 该机构认为,GPU租赁价格短期内大概率继续上涨。Neocloud开始掌握议价主动权,但CoreWeave、IREN等相关公司股价却尚未反映这一变化。 #AIDC

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@eco_cn · Post #30378 · 02.04.2026 г., 02:12

刚刚过去的3月,德州仪器、英飞凌等国际半导体产业巨头宣布上调价格,其中,德州仪器部分产品的最高涨幅达85%,英飞凌主流产品的涨幅预计为5%至15%。 此外,国内晶圆代工龙头晶合集成宣布自6月1日起对所有晶圆代工产品价格统一上调10%。多家芯片设计公司也陆续发布涨价函。捷捷微电、芯海科技、希荻微、纳芯微等厂商调价幅度普遍在10%至20%之间。 光模块行业需求旺盛,预计1.6T光模块2026年、2027年需求分别达到3000万只、7000万只至8000万只,800G光模块保持年化5000万只需求。需求爆发、交付紧急、价格上浮,是当前光通信的写照。除了可插拔外,CPO、NPO、光芯片等细分赛道景气度也在加强。 #AIDC

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@eco_cn · Post #29866 · 12.03.2026 г., 01:45

英伟达加码AI基建,向荷兰云服务商Nebius注资20亿美元,共建AI数据中心,计划在2030年底前部署超5吉瓦算力系统。 此举是英伟达“循环投资”策略的最新案例,通过持续输血CoreWeave、OpenAI等芯片采购方,巩固自身在AI供应链的核心地位,应对谷歌、亚马逊等云巨头自研芯片的竞争压力。#AIDC

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@eco_cn · Post #29643 · 28.02.2026 г., 01:56

#英伟达 盘中从涨5%急挫至跌5%,拖累科技板块剧烈震荡。然而真正的卖家是机构:高盛数据显示资金流向偏向卖方,多头头寸极度拥挤加剧踩踏。 与此同时,散户却以2012年以来最大规模逆势接盘,开盘80分钟对包括英伟达在内的单一股票净买入达3.6亿美元,超过了前一交易日全天的买入总额。 财报后,Coreweave周五盘中暴跌超20%,CFO表示数据中心租赁、电力及折旧成本先于营收确认,业务常态化后可实现25%-30%长期利润率。 管理层强调AI算力需求持续旺盛,客户平均合同期延长至5年。公司自研云架构软件获英伟达生态认证,未来高毛利软件收入空间广阔。#AIDC

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@eco_cn · Post #30496 · 09.04.2026 г., 06:05

汇丰 #报告: 天然气发电机组在AI数据中心主电源市场的崛起,源于其在交货周期、启动性能和灵活性三方面的显著优势。 首先,天然气发电机组的交货周期为1至2年,明显短于燃气轮机所需的2至4年,能够更快速地匹配数据中心扩张节奏。 其次,在冷启动时间上,天然气发电机组仅需30至60秒,远快于燃气轮机的5至60分钟,这对负载波动剧烈的AI训练场景至关重要。 此外,发电机组单机容量在2至8兆瓦之间,模块化程度高,易于按需扩容,且在未来电网接入完成后(预计2030年前后)可灵活转作备用电源。 相比之下,大型燃气轮机单机容量虽可达100至500兆瓦以上,但部署周期长、灵活性弱,更适合需求稳定的大型云计算设施,而非负载特征激进的AI训练场景。 #AIDC

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@eco_cn · Post #30242 · 27.03.2026 г., 01:34

#Meta 目前计划在美国得克萨斯州埃尔帕索(El Paso)的AI数据中心投入100亿美元,远高于此前承诺的15亿美元。 该数据中心的目标是到2028年实现1吉瓦的电力容量上线。 #AIDC

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@eco_cn · Post #30618 · 15.04.2026 г., 02:48

#微软 曾手握9吉瓦电网选址储备,堪称AI基础设施竞赛中的最强底牌——却因CFO Amy Hood一纸财务刹车令,将宝贵的电力配额拱手送给谷歌与甲骨文。 如今,Azure产能告急、核心能源高管出走,微软被迫转向高成本天然气离网发电方案亡羊补牢。一场主动退让,代价几何?#AIDC

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@eco_cn · Post #30578 · 14.04.2026 г., 01:16

全美最大电网运营商PJM正寻求紧急新增15吉瓦电力供应,通过双边配对机制加速数据中心与电厂的撮合,以缓解AI浪潮带来的用电压力。 当前该区域电力缺口巨大,现货电价频创纪录。然而,受限于输电建设滞后及核电并网延期等结构性阻碍,这一大规模补产计划的落地仍面临严峻挑战。#AIDC#电力

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