白天好好的，晚上一开机就黑屏死机，驱动43了，重打也不行，跑了一下显存测试（结果如图），都是小数报错，会是突然坏了4个显存吗，还是可能别的毛病，求大佬解答

自学修显卡已经三个半月了，目前已经修了60多张了，大部分都是在鱼上买坏的练手的。一修的成功率还是很高的。目前修的比较多的卡是660 760 970 580 270x，如果需要修低端卡的话可以找我，目前是免手工费维修，材料费除了显存和一些芯片外都免费，主要是为了提升技术，年后维修后会拍视频发出，需要修的可以和我私聊。多谢支持

在复杂的算力集群环境中，故障往往具有连锁反应。GPU掉卡可能源于主板供电不足，服务器无法开机可能是NVSwitch板故障。如果维修商只能修GPU，不能修整机，那么客户依然需要将服务器拆解后分头送修，沟通成本极高，且难以根治问题。捷智算GPU维修中心凭借在高端GPU芯片级维修领域的深厚积累，将技术能力延伸至服务器整机系统层面，提供真正的全栈式维修服务。 我们的系统广度覆盖了超微、戴尔、华硕、技嘉、惠普等市面上所有主流品牌的GPU服

盈通售后工作七年，辞职自己开工作室了，各位小伙伴有维修显卡需求的欢迎随时联系，小料免费，只收手工费

我司目前急需H200GPU维修工程师，现高薪诚聘，如有意向或需求，请私信我。欢迎大家沟通交流。

在人工智能与大模型飞速发展的今天，算力已成为驱动业务创新的核心引擎。然而，在数据中心高速运转的背后，一个不可忽视的危机正在潜伏——高端算力基础设施的故障。当一台价值百万的H100或B200服务器突然宕机，对于任何一家AI企业或科研机构来说，都无疑是一场灾难。面对原厂维修长达数月的漫长周期和天价账单，以及市场上普通维修商“只换件、不修芯”的技术困境，客户往往陷入“维修无门”的尴尬境地，核心资产被迫长期停摆，造成

如题。不知道的进来。

在传统的服务器运维体系中，GPU故障、主板问题、电源模块损坏往往需要分头送修，沟通链条冗长，故障定位困难。这种割裂的运维模式，不仅效率低下，更严重影响了算力集群的整体出勤率。为了打破这一瓶颈，捷智算GPU维修中心提出了“全栈式算力保障”理念，重新定义了高端服务器维修的标准。 所谓“全栈”，意味着服务的广度与深度的完美结合。在广度上，捷智算GPU维修中心具备服务器整机系统级维修能力，服务范围覆盖超微、戴尔、华硕

随着GPU架构日趋复杂，尤其是Nvidia B系列（B300/B200/B100）、H系列（H200/H100）及A系列（A100/A800）等高端芯片的普及，服务器维修的门槛已被无限拔高。市面上绝大多数维修商在面对SXM形态GPU板卡故障时往往束手无策。然而，捷智算GPU维修中心http://www.gogpu.cn 凭借源自GPU产线的核心技术团队，打破了这一技术垄断，成为国内少数具备SXM形态GPU板卡级修复能力的技术服务商。 在捷智算GPU维修中心，维修不再是简单的“换件”，而是精密的“芯片级手术”。针

这个显卡能正常显示，但是电脑非常卡，换个显卡就不卡了，有没有大神知道的，先谢谢了

这是什么颗粒？拿去维修，别人嫌弃，说没修的价值。我就自己动手拆开了，发现应该是这里烧了，有烧糊的痕迹。再拿去别的电脑城维修，同样被嫌弃，这次直接指出问题，只要更换这个，然后维修师傅说找不到这样的。根据上面的编号在网上也找不到同款，问ai说是三极管。有没有认识的，或者有没有可替代的。 显卡目前还是能正常使用，但是打游戏时会闪退游戏。

RTX3070客户寄快递没拆下来，直接重摔，花屏打不上驱动。显存测试B1报错，报错数值很大，B1在右下角受力最猛，拆开果然b1掉点，显存掉了三个，还好pcb只掉了一个空点，换了颗显存故障依旧，大概率核心也掉点了，只有200维修费，核心是标准代号，刷一个屏蔽b通道bios拿下。

本人重庆小店实体店主一名，主要做二手回收业务，坏显卡太多，想学一下主板显卡维修入门，可付费，但是不方便上门拜师，有空在线偶尔教一下的联系我，只学一些简单的就可以，不用特别精通！学费可详谈！

我的580显卡风扇转但是不能用，出现显卡外其他正常

这还有救吗

显卡外接12v短路，拆下了短路mos后依然短路，求助各路大神

显卡有异常现象详细描述出来，免费解答。

显卡的一个小r47电感被我不小心弄断了，找了好久没找到同款，在路由器上找到了一个差不多大小的，可是丝印不一样，是3r3，可以直接替换吗？我看百度上说显卡电感是稳流的，可以用大容量的替换，是真的吗？#求助#

学了小半年显卡维修 低价接点卡增加经验10 20 30系通通50元 芯片另算 a卡也能接 但是a卡修复率比较低 另外全网最低价接20 30系显卡扩显存 笔记本也能扩 咸鱼:谪仙梦影 b站抖音id:折依然 七彩虹3070uw 点不亮 卡B2集显认卡 烧显存供电修复短路后 显存测试软件报错167 普通测试显存全部报读取错误 核心坏 华硕tuf5600xt 点不亮集显认卡 清灰刮断显存地址线 技嘉6700xt 点不亮 集显认卡 核心供电管理芯片无12伏输入 输入0欧电阻变质 索泰750ti 插电脑上就整机无法

如图，手贱把水溅到背板上了，3080涡轮，没有第一时间没发现，发现的时候电脑还是正常使用的状态，我也是心大，直接正常关机想问下这种情况该怎么处理，我现在是用纸吸走腐蚀的液体，然后530喷了一下，用毛刷刷了一下没有掉件

当一台搭载NVIDIA H200的AI服务器心脏骤停，摆在企业面前的第一个难题往往不是技术，而是成本。一张H200模组维修费用报价单，数字背后究竟隐藏着哪些秘密？为什么同样是维修，价格差异会如此悬殊？今天，我们就来深度剖析，影响H200维修费用的几大核心因素，让你在面临抉择时，能做到心中有数。 首先，我们必须认识到H200的顶级定位。作为H100的继任者，其集成了更复杂的架构和更精密的制造工艺，这直接决定了维修的门槛。维修费用的第一座大

用核显看的GPU-Z数据，各位大佬是不是此卡没救了

求R9 fury的图纸

NVIDIA A100作为上一代AI算力的“顶梁柱”，依然是众多企业构建算力集群的首选。然而，全新A100模组高昂的价格让许多预算有限的团队望而却步。于是，二手A100模组市场应运而生，它像一片充满机遇的“新大陆”，但也遍布陷阱。如何才能安全“登陆”，淘到高性价比的宝贝？今天，我们就来聊聊如何避开那些常见的“坑”。 坑一：来源成谜，矿卡、维修卡鱼目混珠 这是二手A100模组市场最大的“雷区”。一些不良商家会将长期用于加密货币挖矿的“

对于服务器、超算中心、H100这类高性能计算和AI加速卡等来说，哪怕一个比特的错误都可能导致AI训练崩溃、科学计算结果失真，甚至引发系统级故障 。因此，及时处理H100 GPU出现的ECC（错误校验码）报错是保障系统稳定运行的关键。 ECC内存能够检测并纠正内存中的单比特错误，双比特错误则会报告错误并允许系统采取恢复措施。H100 GPU本身也支持ECC功能，当GPU检测到内存错误时，会在日志中记录相应的ECC错误代码。如果频繁出现ECC报错，尤其是未纠

DGX A100 GPU掉卡反复出现，归根结底是“维修链条”出了问题：没有失效数据库、没有系统级测试、没有寿命预测。捷智算GPU维修中心把这类客户称作“三无穷人”，并给出“三有”方案。 一、痛点 1：缺数据——不知道哪一批卡是高风险 2024 年 Q3 开始，A100 二手市场出现大量 2021 年 40 GB 版本。捷智算GPU维修中心把 100张返修卡做失效分析，发现该批次焊球裂纹概率比 883 版本高 3.4 倍。我们把 SN 段写进云端数据库，客户输入 SN 即可秒查“掉卡风险指数

NVIDIA H100，作为AI训练和高性能计算的“顶梁柱”，其稳定运行是无数项目成功的基石。然而，如同任何高性能设备一样，长期高负荷运转下的H100也会出现各种“健康问题”。了解这些常见故障的“症状”与“病因”，不仅能帮助我们快速响应，更能为后续的H100 服务器维修提供关键线索。今天，我们就来翻开H100的“病历卡”，分析五大典型故障。 一、故障现象：GPU无法识别或“掉卡” 这是最令人头疼的问题之一。在操作系统或驱动层面，系统突然

1050ti 显卡不驱动可以开机到桌面 用鲁大师驱动后开机过主板界面就不亮屏显示器无信号

在 AI 算力持续升级的浪潮中，A100 算力底板的技术复杂度随算力需求同步攀升。其采用 16 层以上高密度 PCB 板设计，集成数百个元器件与数千条高速信号线路，线宽仅为 0.1 毫米，这种极致的集成化设计虽提升了算力传输效率，却给维修工作带来巨大挑战，A100 算力底板维修已成为考验机构技术实力的 “试金石”。 A100 算力底板的核心维修难点集中在三个维度。首先是高速信号线路的修复困境，其搭载的 PCIe 4.0 接口与 HBM2e 显存通道需传输每秒数十 GB

随着人工智能与高性能计算（HPC）的迅猛发展，NVIDIA H100 GPU已成为全球数据中心、AI训练与推理任务中的核心硬件。然而，在长时间高负载运行下，H100模组也难免出现各类故障，影响业务连续性与计算效率。我们将深入分析H100模组常见故障，探讨H100模组维修的解决之道。 一、H100模组常见故障问题 1. H100作为英伟达最新一代数据中心级GPU，虽然性能强劲，但在长时间高负载运行中，也容易出现以下几类问题： 显存故障 ：H100搭载了高达80GB HBM3高速显存

作为高性能的AI服务器，DGX A100内部集成了8块NVIDIA A100 Tensor Core GPU、AMD Rome CPU、高速互联NVLink/NVSwitch、海量内存和高带宽存储等先进组件。如此复杂的系统在长期运行中可能出现各种故障。 下面总结DGX A100常见的硬件故障及相应的维修方法，帮助您了解设备可能遇到的问题以及如何解决。 故障一：GPU板卡故障（GPU过热与虚焊） DGX A100搭载的A100 GPU功耗高、发热量大，如果散热不良或长期高负载运行，可能导致GPU过热。过热会触发保护机制，使GPU性能下

修的显卡没有 1 万也有七八千了，主攻 N 卡，大家遇到显卡问题可以问我，乐意帮你们解决！

DGX A100 是NVIDIA推出的高性能AI计算服务器，其价值高达数十万元人民币。在AI算力需求激增的时代，DGX A100服务器已成为科研和企业的核心资产。一旦设备出现故障，选择一家靠谱的第三方维修商至关重要。以下从技术能力、服务质量、风险保障和价格体系四个维度，为您提供选择DGX A100维修商的实用指南。 1.技术能力：专业资质与经验 – 首先，要考察维修商的技术实力。需要有正规的资质和团队维修经验。捷智算GPU维修中心具备专业的维修资质，其

大佬，请问下我测金手指A16A17的时候万用表转到二极管档位显示1是咋会回事。而且如果用核显启动的话，显卡能进入系统，而且可以正常打驱动。

DGX A100服务器作为AI训练的核心装备，其复杂架构导致故障类型多样。从硬件层到软件层，哪些问题最高发？如何快速定位故障根源？本文结合实操案例与技术文档，为您梳理典型故障及解决方案。 一、硬件层故障：芯片与模组是重灾区 1. 显存故障 现象：训练任务中突然出现花屏、算力断崖式下降。 原因：HBM2e显存颗粒虚焊或损坏，多由散热不良或电源波动引发。 案例：某科研机构DGX A100在运行大模型时频繁报错，捷智算GPU维修中心通过红外热成像

其他几个供电都有，上电核心会发热，但是pex对地阻值是0，有没有大神有经验帮帮孩子吧

全球AI算力需求以每年45%的速度激增，推动GPU模组从单一硬件向“可维修资产”转型。国家《算力基础设施高质量发展行动方案》明确提出，到2026年重点行业GPU自主维修率需突破70%，这一政策导向直接催生专业化维修企业的崛起。捷智算GPU维修中心凭借其技术前瞻性与服务闭环能力，成为这场产业变革的核心参与者。 2025年，中国数据中心对进口GPU的依赖度仍达68%，但地缘政治因素导致高端芯片供应波动加剧。在此背景下，国家通过专项基金支持GPU维

一、A100服务器故障频发，维修需求旺盛 在企业AI训练任务中，A100服务器一旦出现花屏、无输出、死机、无法点亮等问题，往往意味着训练任务中断，甚至影响整个项目周期。因此，及时找到一家靠谱的第三方服务器维修商，至关重要。 二、如何选择A100服务器维修商？ 选择时建议关注以下核心要素： 1、是否具备芯片级维修能力，能修复核心与显存； 2、是否拥有专业检测与返修设备（如BGA设备）； 3、是否有丰富的A100、H100等高端GPU维修经验； 4、是

这显卡的供电引脚是这样的

570 4g换了个电源，接口板层有点糊了，其他地方拆开没发现什么异常，这个还能修吗，手里有工具。

快递邮过来的时候发现电容掉了 显卡型号是6750xt蓝宝石超白金

英伟达H100算力卡作为支撑大模型训练的核心硬件，其市场保有量已突破百万张，但硬件故障率年均攀升12%，直接催生出年规模超85亿美元的维修市场。中国作为全球第二大算力市场，受"东数西算"工程推动，H100维修需求持续井喷，而原厂维保覆盖率不足30%，为第三方维修机构开辟出广阔蓝海。 国家政策层面，《算力基础设施高质量发展行动计划》明确要求"提升算力设备全生命周期管理能力"，为第三方维修机构提供了合规化发展契机。

在数字经济加速渗透的当下，算力已成为驱动产业升级的核心动力，而高端算力显卡作为支撑人工智能、大数据运算、深度学习等领域的关键硬件，其稳定运行直接关系到企业的研发效率与商业价值。随着算力需求的爆发式增长，高端算力显卡的市场保有量持续攀升，随之而来的是设备损耗、性能下降等问题，维修服务的重要性日益凸显。 国家层面始终高度重视算力基础设施建设，近年来相继出台多项政策推动 “东数西算” 工程落地，鼓励算力产业

影驰3070 12v短路 换9颗bln0 换mos管散热垫，修好了，师傅说体质弱，能用的到淘汰吗

对于依赖H200服务器开展业务的企业而言，维修服务的质量直接关系到算力供给的稳定性。一套完善的H200服务器维修服务体系，不仅需要过硬的技术能力，更要覆盖从故障响应到后期保障的全链条环节。捷智算基于多年行业经验，构建了“技术+服务+保障”三位一体的全链条维修方案，为用户提供全方位的算力设备支撑。全链条服务体系的核心，在于快速响应机制的建立。H200 服务器故障往往伴随算力中断，每小时停机都可能造成巨大损失。捷智算GPU

求助大佬 哪位大佬能帮个忙 把图中的微星gtx1070Ti，供电接口下面的几个三级管拍清楚。能看到具体型号，就是三极管上面的丝印 小弟感谢不尽