思腾云计算

最新推荐文章于 2025-07-15 20:53:05 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/STGPU/article/details/137902732
思腾合力的SCM人工智能云平台是一款端到端的软件产品，集成了多种深度学习框架，支持高效资源调度和跨平台运行，适用于教育、科研、AI企业和制造业等，缩短AI模型开发周期。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

思腾合力SCM人工智能云平台：Sitonholy Cloud Management(简称:SCM) 是一款面向大规模深度学习与机器学习训练的、端到端的软件产品解决方案。

2、思腾合力HPC集群管理平台：Sitonholy High performance Cluster(简称:SHPC) 是一款面向大规模高性能计算应用的软件产品解决方案。

3、思腾云管理平台：Sitonholy Public Cloud Management(简称:SPCM) 是一款面向大规模公有算力云部署的、支持弹性资源调度及计费系统的软件产品解决方案。


在这些软件产品中，思腾合力SCM人工智能云平台底层基于思腾合⼒⾃主研发的调度系统，完成了对 TensorFlow、PyTorch、 Paddlepaddle、MindSpore、jittor 等常⽤框架的集成，支持市场主流计算卡的资源调度，具备良好的扩展性和兼容性。⽤户可通过简单的web⻚⾯操作，能集中管理、监控、运⽤企业或科研机构的AI开发资源。同时以最⾼的效率执⾏深度学习、机器学习等科学模型训练，缩短模型开发周期。


思腾合⼒SCM⼈⼯智能云平台可运⾏于Ubuntu/CentOS/openEuler/麒麟/统信UOS等操作系统之上，兼容华为GaussDB数据库及主流web浏览器，适合⾼等教育院校、科研机构、AI与数据科学研发企业，以及导⼊AI与数据科学的各⼤领域企业（如制造⾏业、医疗⾏业等）。 作者：思腾云计算GPU服务器 https://www.bilibili.com/read/cv24772738/ 出处：bilibili

STGPU
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合力思腾：2019年半年度报告.PDF
05-30
这表明合力思腾在云计算领域具有较强的技术积累和创新能力。 2. **质量管理与社会责任**：在2019年上半年，合力思腾的子公司网鼎明天顺利通过了GB/T 24001环境管理体系和GB/T 28001职业健康安全管理体系的年度监督...
海光服务器
05-30
例如，思腾合力推出的 CH2D20-HA 服务器基于 Hygon 7300 系列处理器开发，是一款全新的企业级高性能双路 GPU 服务器，专为需要强大计算能力的企业设计[^2]。此外，海光 5000 系列处理器主要面向边缘计算和分布式存储...
python学习打卡：DAY 41 简单CNN
qq_57589581的博客
07-12 744
就好比你在学习新知识，知识体系的基础一直在变，你就得不断重新适应，模型训练也是如此，这就导致训练变得困难，这就是内部协变量偏移问题。例如，如果原始数据集有1000张图像，数据增强后，数据集的大小仍然是1000张，但每次训练时，模型看到的都是经过随机变换的新样本。该策略通常不改变单次训练的样本总数，而通过对现有图像进行多样化变换，使每次训练输入的样本呈现更丰富的形态差异，从而有效扩展模型训练的样本空间多样性。2. 输入通道数：输入图片的通道数，如1（单通道图片）、3（RGB图片）、4（RGBA图片）等。
五、深度学习——CNN
2401_88868983的博客
07-12 1088
通过上面的卷积计算过程，最终的特征图比原始图像小很多，如果想要保持经过卷积后的图像大小不变，可以在原图像周围添加padding来实现。卷积神经网络 是含有卷积层的神经网络，卷积层的作用就是用来自动学习，提取图像的特征。在每个卷积计算之后应用relu激活函数来给网络增加非线性因素。CNN网络主要由三部分构成：卷积层，池化层和全连接层。
【深度学习新浪潮】什么是AI个性化医疗？
agito_cheung的博客
07-11 69
AI个性化医疗是通过人工智能技术整合患者的多模态数据（如基因组、影像、病历等），结合个体特征（基因、环境、生活方式）制定精准诊疗方案的医疗模式。其核心在于打破传统“一刀切”的治疗方式，实现从预防、诊断到治疗、康复的全链条智能化。例如，腾讯觅影通过大模型将肿瘤筛查准确率提升至97%，百度灵医将罕见病研究周期缩短一半。AI个性化医疗正从实验室走向临床，其核心在于通过大模型实现“数据-知识-决策”的闭环。当前进展已覆盖药物研发、影像诊断、慢病管理等多个领域，但仍需突破数据隐私、跨模态融合等关键瓶颈。
深度学习图像分类数据集—玉米粒质量识别分类
修行之路
07-13 326
深度学习图像分类数据集—玉米粒质量识别分类
一文读懂循环神经网络(RNN)—文本预处理
wh1236666的博客
07-14 579
词表通过给每个词元分配唯一索引（如 “猫”→102，“dog”→305），将文本转换为数字序列（如 “猫追狗”→[102, 567, 305]），适配模型的输入要求。文本中可能包含大量生僻词（如专业术语、错别字），词表通常会过滤低频词（如出现次数少于 5 次的词），只保留高频词，从而控制词汇表大小（避免模型参数爆炸）。原始文本（或其他序列数据）分割成更小的、有意义的基本单位（称为 “词元”，Token）的过程。的集合，每个词元都会被分配一个唯一的整数索引，用于将文本转换为模型可理解的数字形式。
深度学习GPU工作站主机选择指南：以RTX 5090为核心的2025年配置策略
nmdbbzcl的博客
07-14 522
2025年，随着NVIDIA RTX 5090的发布，深度学习硬件领域迎来了革命性的变化。这款基于Blackwell架构的旗舰GPU不仅在游戏领域表现卓越，更在AI和深度学习应用中展现出前所未有的性能实力。对于深度学习研究者和工程师而言，RTX 5090的出现重新定义了工作站配置的标准，其32GB GDDR7显存、768个第五代Tensor Core以及大幅提升的计算性能，为大规模模型训练和推理提供了全新的可能性。
基于深度学习的LSTM、GRU对大数据交通流量分析与预测的研究
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
07-15 643
本文基于英国M4高速公路实测数据，提出了一种结合深度学习的短期交通流量预测方法。通过数据清洗、EMD去噪和5分钟粒度增强等预处理，对比LSTM与GRU模型性能，结果表明LSTM在MAE（7.197）和R²（0.997）等指标上表现更优。研究开发了Flask可视化预测系统，实现了动态更新和交互查询功能，为智慧交通管理提供了有效工具。创新点包括动态时间步调整、在线模型更新机制及多维数据归一化处理，兼具理论价值与实践意义。
【机器学习&深度学习】大模型推理速度与私有化部署的价值分析
最新发布
qq_62223405的博客
07-15 713
大模型部署没有唯一解，选择本地推理还是 API 接入，核心要看你是否需要 数据私密性保护 与 推理稳定性保障。
深度学习中的激活函数：从原理到 PyTorch 实战
2301_76849908的博客
07-15 521
激活函数是神经网络不可或缺的组成部分，它们为模型提供了非线性能力，使其能够处理复杂任务。ReLU 是隐藏层的首选，简单高效输出层根据任务类型选择 Sigmoid 或 Softmax注意数值稳定性问题（PyTorch 已内部处理）掌握激活函数的特性和使用场景，能帮助我们更好地设计神经网络，提高模型性能。下一篇文章我们将探讨不同激活函数对模型训练的影响，敬请关注！
LSTM：让AI拥有“长期记忆”的秘密武器
nblway的博客
07-11 362
**2. 输入门** | *iₜ = σ(W_i·[hₜ₋₁, xₜ] + b_i)* | 筛选新信息的价值 || **3. 更新细胞状态** | *Cₜ = fₜ ⊙ Cₜ₋₁ + iₜ ⊙ C̃ₜ* | 更新记忆（⊙为逐元素乘）|- **门控机制（Gates）**：用**Sigmoid函数**（输出0~1）模拟开关，精准控制信息流。> - **关键设计**：细胞状态 **Cₜ** 的加法更新（非RNN的乘法），彻底解决梯度消失！
深度学习常见名词解释、评价指标
weixin_55843921的博客
07-11 755
比如机器学习算法对训练数据中的噪声、离群点不敏感，或者在不同分布的数据集上表现稳定。模型在含有错误标签或噪声特征的数据上训练或预测时，性能下降不大。模型不易被精心设计的微小扰动（对抗样本）欺骗而做出错误预测。模型在训练数据分布以外的数据上依然有较好的表现。
和鲸社区深度学习基础训练营2025年关卡2（1）纯numpy
u012885320的博客
07-11 148
你需要比较三种不同的激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）和三种不同的优化算法（SGD、Momentum、Adam），以找到表现最好的组合。激活函数可以用 ReLU、Sigmoid 和 Tanh，确保在前向传播和反向传播时分别计算激活值及其导数。评估模型在验证集上的准确率，并输出最优的激活函数与优化算法组合。每个样本是一个 28x28 的灰度图像，标签为 0-9 的分类。输出最优激活函数与优化算法组合，以及在验证集上的准确率。在模型的反向传播过程中，根据不同的优化算法更新权重。
深度学习中的归一化技术详解：BN、LN、IN、GN
weixin_51122828的博客
07-11 1025
本文全面解析四种主流归一化技术：BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm 和 GroupNorm，涵盖原理、计算方式、适用场景及PyTorch实现。
一文读懂循环神经网络(RNN)—语言模型+n元语法(1)
wh1236666的博客
07-14 709
仅考虑单个词元的概率，忽略词与词之间的依赖关系，假设每个词的出现是独立的。
深度学习15（GRU、LSTM+词嵌入+seq2seq+attention）
锅挤小博客
07-12 944
对于更长的句子，seg2seq就显得力不从心了，无法做到准确的翻译，一下是通常BLEU的分数随着句子的长度变化，可以看到句子非常长的时候，分数就很低。本质原因：在Encoder-Decoder结构中，Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征C再解码，因此，cat → [0,1,0,0,0] ----- W (5×2矩阵) → dog: [0.8, -0.3],yt−1，输出当前词 ytyt​ 的条件概率。，在隐层输出的地方ht,ht-1的关系用加法而不是RNN当中乘法+激活函数。
【深度学习新浪潮】什么是任意倍率超分？
agito_cheung的博客
07-15 16
任意倍率超分（Arbitrary-Scale Super-Resolution, ASSR）是指通过单一模型实现任意放大比例的图像超分辨率重建技术。与传统方法（如只能处理2×、4×等固定倍数）不同，它允许输入图像以任意比例（如1.5×、3.7×）进行放大，同时保持高分辨率输出的细节和真实性。这一技术通过动态建模图像的连续表示（如隐式神经表示、高斯场建模）来适应不同缩放因子，解决了固定倍率方法在实际应用中的局限性。例如，在遥感影像中，任意倍率超分可灵活调整分辨率以适应不同观测需求；
思腾合力scm jupyter
01-17
### 思腾合力SCM与Jupyter集成使用指南 #### 配置环境 为了使思腾合力SCM能够支持Jupyter Notebook，需先安装必要的依赖库。通常情况下，在云服务器环境中操作如下命令可以完成基本配置[^1]： ```bash pip install jupyter notebook ``` #### 启动服务 启动Jupyter服务前，建议创建一个新的虚拟环境来隔离不同项目的包管理。之后通过下面的指令开启Jupyter的服务端口并设置访问密码。 ```bash jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password ``` 对于安全性和远程访问的需求，可以通过修改`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`文件中的参数实现更细粒度的安全控制和网络配置调整。 #### 文件上传与项目构建 当涉及到具体的文件传输任务时，如向思腾合力SCM平台上传数据集或模型镜像等资源，则可参照官方文档说明执行相应的SCP/SFTP协议下的文件传送动作。此外，利用Python内置模块`os`, `shutil`也可以简化本地到云端的数据同步过程。 #### 提交作业流程 针对批量处理需求或是自动化调度场景下，编写Shell脚本配合Cron定时器成为了一种高效的方式。而对于交互式的编程体验而言，直接在Notebook单元格内运行代码片段即可满足大多数情况的要求。 #### 常见问题解答 如果遇到连接超时、权限不足等问题，检查防火墙规则以及SSH密钥认证状态是非常重要的排查方向之一；另外确认目标主机上的相应端口号未被占用也十分必要。 ```python import os print(os.getcwd()) # 打印当前工作目录路径 ```
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