- 博客(39)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 2025年Q1显卡市场深度解析：RTX 4090与5090的算力博弈与战略选择
指标 | RTX 4090 | RTX 5090 | 提升幅度 || 千样本成本 | ￥3.21 | ￥2.53 | -21% || BEVFormer吞吐量 | 149样本/秒 | 182样本/秒 | +22.1% || 模型收敛周期 | 48小时 | 37小时 | -23% |
2025-03-26 17:31:57
792
原创 英伟达GTC2025震撼发布：AI推理新纪元，三大“杀手锏”引领变革！
同时，在量子计算领域，英伟达与IonQ、D-Wave的合作，正在探索“量子-经典”混合计算的商业化可能性。英伟达CEO黄仁勋，这位科技界的“布道大师”，再次以震撼性的发布，宣告了AI产业新纪元的到来。在GTC的生态展区，百胜餐饮的数字孪生厨房、百事可乐的供应链优化、Roblox的元宇宙扩展等案例，充分展示了AI落地的多样性。黄仁勋展示的路线图清晰地揭示了英伟达的战略意图：从2025年的Blackwell到2028年的Feynman，单集群算力将激增14倍，为百万GPU级AI工厂的诞生奠定坚实基础。
2025-03-19 15:18:06
797
原创 8卡H100 华硕ESC-N8 E11 GPU服务器怎么样？
32条64GB DDR5内存组成2TB容量，带宽提升至4800MT/s（较DDR4提升50%），可同时加载超大规模数据集（如千亿参数模型的权重文件）。数据盘：4×3.84TB NVMe SSD（总容量15.36TB，理论读取速度14GB/s），满足百亿级样本训练时的I/O需求。通过400G InfiniBand构建多节点集群，可扩展至数千卡规模，满足万亿参数模型的训练需求（如GPT-4级别）。每颗CPU拥有48核96线程，双路合计96核192线程，基础频率2.1GHz，睿频3.8GHz，TDP 350W；
2025-03-18 10:31:55
796
原创 为蛋白质分析与AlphaFold3软件量身打造的高效计算平台
这些应用对服务器的硬件要求极高，需要强大的计算能力来支撑大规模的数据处理和分析。介绍一款4U机架式GPU服务器，它配备了双路AMD EPYC™ 9654处理器，每颗处理器拥有96个核心，总计192个核心，为蛋白质分析和AlphaFold3软件提供了强大的计算能力。例如，对于需要处理大规模数据集的任务，可以选择更高性能的CPU和GPU，以及更大的内存容量和存储空间。在内存方面，采用了高性能的DDR5内存，提供了高达2TB的内存容量（具体配置可能因版本而异，但通常建议配置512GB以上，1-2TB尤佳）。
2025-03-13 15:36:35
246
原创 HGX H20 96G 8GPU-性能与价值分析
这款处理器采用先进的制造工艺和架构设计，不仅提供了强大的计算能力，还优化了能效比，确保了服务器在高负载下的稳定运行。：为了确保服务器的稳定运行，HGX H20 96G 8GPU服务器采用了2个2000W铂金级服务器电源和6个3000W钛金级服务器电源，实现了电源的冗余备份和智能管理，有效避免了因电源故障导致的服务中断。：作为服务器的核心亮点，HGX H20 96G 8GPU搭载了8张高性能GPU卡，每张卡均具备96GB的显存，为深度学习、图像识别、科学计算等应用场景提供了前所未有的算力支持。
2025-03-12 21:06:46
437
原创 DeepSeek-R1蒸馏模型性能实测
DeepSeek-R1蒸馏模型在其他版本中也同样表现出色。无论是r1:7b版本还是r1:1.67b版本，都能够在保证推理速度的同时，充分利用GPU资源，实现高效的模型推理。这一性能表现无疑为AI领域注入了新的活力，推动了AI技术的进一步发展。DeepSeek-R1蒸馏模型在不同版本下均展现出了出色的推理速度。以版本r1:1.5b为例，其推理速度达到了350 tokens/s，这一速度在同类模型中处于领先地位。
2025-03-06 14:23:29
235
原创 风虎云龙R87与RH87八卡服务器震撼首发
风虎云龙R87与RH87服务器的全网首发，不仅为市场提供了更加优质的算力解决方案，更为AI技术的未来发展注入了新的活力。这两款服务器的推出，不仅填补了市场上针对DeepSeek等大模型适配服务器的空白，还以其强劲的算力为科研、业务拓展等提供了有力支持。无论是基础研究的小型版本，还是商业领域的大型版本，风虎云龙R87与RH87服务器都能以其强大的并行计算能力和高显存带宽，高效处理模型运算，确保数据加载、预处理以及模型训练、推理等各个环节的顺利进行。而这一切的背后，都离不开高性能算力设备的强大支撑。
2025-03-05 09:48:17
542
1
原创 AMD RX 9070 系列显卡：技术革新与市场布局的深度探索
根据FurMark v2.5 OpenGL基准测试，RX 9070 XT的理论性能跑分高达7931，相较于前代旗舰RX 7800 XT，性能提升幅度在41%至48%之间，甚至在某些测试中超越了RX 7900 XT，与顶级型号RX 7900 XTX的差距也微乎其微。AMD RX 9070系列显卡的核心在于全新的Navi 48 GPU，这颗芯片不仅在尺寸上进行了优化，从传闻中的390平方毫米缩减至350平方毫米，而且在晶体管密度上实现了显著提升，总数高达约539亿个。
2025-02-27 15:56:26
655
1
原创 DeepSeek重塑产业生态：经济智能化跃迁的深度剖析与个体应对新策略
其预测模型助力半导体封测行业实现技术突破与成本降低，而国产AI芯片厂商通过与DeepSeek的协同优化，打破了西方技术的垄断，提升了技术竞争力。此外，DeepSeek的能源管理系统在新能源领域的应用，也显著提升了电网调度的效率与发电站的发电效率。DeepSeek的“高性能+低成本+开源”模式，打破了西方技术的垄断，为中小企业提供了平等的技术接入机会。此外，DeepSeek的开源生态吸引了全球开发者的参与，形成了强大的技术联盟，共同推动AI技术的创新与发展。同时，持续关注技术趋势并学习新技术也是必不可少的。
2025-02-26 14:27:53
897
原创 【深度解析】2025GDC大会透视：AI大模型背后的算力与服务器硬件“硬核”支撑
这场以“模塑全球，无限可能”为主题的大会，不仅吸引了众多开发者、企业及学术机构的目光，更让我们见证了AI产业的蓬勃发展。从产业整体来看，总额超百亿的AI项目招标覆盖了智能制造、医疗、金融等六大领域，对服务器的需求量大幅增加，且需求更加多元化。通过今天的分享，相信大家对AI大模型背后的算力与服务器硬件支撑有了更深入的了解。在这个充满机遇与挑战的时代，只有不断提升服务器硬件性能、优化算力供给，才能更好地支撑AI产业的无限可能。算力，简单来说，就是数据处理能力，它就像是AI的“大脑”，负责处理和分析海量的数据。
2025-02-25 11:04:48
430
原创 三杯奶茶钱就能用上GPT-4级AI？国产DeepSeek全版本食用指南
举个栗子🌰：就像把米其林三星大厨的手艺，完美复刻到你家楼下早餐店，成本直降90%还能吊打同行！2. 精华版R1-Distill：用知识蒸馏大法，把满血版压缩成1.5B参数的六块腹肌版。1. 满血版R1-671B：参数多到能填满整个知网论文库，但得用八块A100供着。实测彩蛋：聊天框输入"@深度思考"直接召唤R1模式，就像给你的AI灌了罐红牛！记住这个万能公式：显存需求=参数量×精度系数（FP32乘4，INT8乘1）——适合需要"嘴皮子利索"的场景。——适合需要"烧脑"的任务。二、R1家族的套娃黑科技。
2025-02-19 09:26:10
221
原创 DeepSeek 不同版本：特点、关联与对比！
V3 对标 OpenAI 的 GPT - 4，是 L1 级别的聊天机器人，工程创新多，采用混合专家（MoE）架构，面向自然语言处理任务，在客服、文本摘要、内容生成等领域广泛应用。蒸馏版如 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B 等，基于 R1（671B 满血版）通过蒸馏优化技术，在推理速度、计算成本、部署灵活性上优势明显，能在不同计算资源和应用场景下，为各规模企业提供高性价比体验。以精度为INT8的大模型为例，这种精度，一个参数需要占用一个字节。显存，近似等于 1G。
2025-02-18 16:19:18
1681
原创 AI领域新纪元：Grok 3即将震撼发布，算力竞争成关键
马斯克在夸赞中国工程师的同时，也表达了对DeepSeek的认可，但他认为，尽管DeepSeek表现出色，但还未达到能够彻底改变整个AI行业的程度。马斯克也曾透露，xAI的Grok 3就是在10万张H100 GPU上进行训练的，这足以说明好的服务器硬件对AI大模型的重要性。据马斯克透露，Grok 3在内部测试阶段已经展现出了超乎寻常的推理能力，其性能远超当前市场上的所有AI产品，预示着AI行业即将迎来一次重大的变革。未来，我们或许能够看到更先进的硬件出现，为AI的发展提供更加强大的支持。
2025-02-14 14:12:38
1003
原创 一文洞悉 DeepSeek-R1 本地部署全攻略与极致性能释放秘籍！
从较小的模型起步，逐步向更大的模型进阶，这样的策略既确保了性能的稳定提升，又避免了资源的无谓浪费。值得庆幸的是，DeepSeek-R1的模型架构与DeepSeek-V3一脉相承，这使得其能够共享DeepSeek-V3丰富的本地部署资源。DeepSeek-R1，这款备受瞩目的模型，凭借其卓越的性能和广泛的应用前景，无疑在人工智能领域掀起了一股热潮。这一框架为性能优化提供了无限可能，让DeepSeek-R1在保持高性能的同时，还能实现更低的能耗和更高的效率。
2025-02-14 11:01:21
600
原创 大模型知识蒸馏：技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径
这种去人工化的训练范式，使得模型在常识推理任务中的鲁棒性提升显著，在C-Eval评测中零样本准确率突破85%，开创了模型自我进化的新范式。知识蒸馏技术正在重塑AI技术的价值链条，从模型架构创新到硬件生态重构，从计算范式变革到应用场景突破，这场由DeepSeek等先锋团队引领的效能革命，正在将人工智能从实验室算力竞赛转向真实场景的价值创造。存算一体架构：基于忆阻器的新型服务器，利用知识蒸馏后的稀疏化模型特性，实现存储与计算的物理层融合，在图像生成任务中达到每瓦特12.7张图像的能效突破。
2025-02-12 00:11:20
881
原创 必看！DeepSeek-R1深度解析：知识蒸馏的革新与服务器硬件的强强联合
DeepSeek-R1的成功案例充分展示了知识蒸馏技术的巨大潜力，而GPU和服务器作为底层硬件支撑，为知识蒸馏技术的应用和发展提供了坚实的保障。随着AI技术的不断进步，知识蒸馏技术与硬件设施的协同发展将推动AI模型在更多领域实现更高效、更广泛的应用。未来，我们有理由相信，知识蒸馏技术将在AI的广阔舞台上绽放出更加璀璨的光芒。
2025-02-10 17:10:35
989
原创 DeepSeek：引领AI大模型时代，重塑服务器产业格局
DeepSeek采用的混合专家架构（MoE）与FP8低精度训练技术，不仅将单次训练成本锐减至557万美元，相比行业平均水平降低了惊人的80%，更预示着AI产业底层逻辑的深刻变革。这一变革不仅限于算法层面的突破，更是对服务器产业提出了前所未有的挑战，要求其从传统的“硬件堆砌”模式向全面的“系统重构”转型。：MoE模型中，专家网络与路由器的协同工作需求促使服务器必须具备高效的CPU-GPU-NPU异构调度能力。同时，运用碳足迹追踪与绿色调度算法，提高了服务器运行的可持续性，推动了绿色计算的发展。
2025-02-10 10:02:16
667
原创 大模型服务器：NVIDIA GPU如何解锁科研计算新境界
据NVIDIA官方数据显示，与传统CPU相比，GPU加速下的AlphaFold2训练时间缩短了数十倍，这一突破性的提升极大地加速了蛋白质结构研究，为新药研发和疾病治疗提供了有力支持。通过CUDA Cores、Tensor Cores和Ray-Tracing Cores的协同作战，NVIDIA GPU能够在大规模数据处理和复杂模型训练中发挥出最大的计算价值。CUDA核心作为NVIDIA GPU的核心组件，具备出色的浮点与整数运算能力，为大规模数据处理和复杂模型训练提供了坚实的基础。面向未来的优化与升级。
2025-01-16 10:36:16
437
原创 英伟达50系显卡：华硕、技嘉、微星、七彩虹品牌型号
华硕作为显卡行业的佼佼者，此次发布的50系显卡同样展现出了其卓越的品质和性能。以七彩虹iGame RTX 5070 Ultra显卡为例，它配备了6144个CUDA核心，显存大小为12GB GDDR7，显存带宽为672GB/s。随着新春佳节的临近，英伟达公司也在这个喜庆的时刻，为我们带来了备受瞩目的50系显卡。这一系列显卡基于英伟达最新的Blackwell架构（也有说法称为Ada Lovelace架构的第三代迭代），相较于上一代的架构，在核心性能、能效和AI推理处理上都有显著提升。
2025-01-14 16:03:19
1270
1
原创 急速了解什么是GPU服务器
GPU服务器，简而言之，就是装有高性能GPU卡的服务器。这些GPU卡通常用于加速计算密集型任务，释放CPU的工作负荷，从而大幅提升应用程序的运行速度和数据处理效率。GPU服务器在处理大规模并行计算任务时表现出色，如视频编解码、深度学习、科学计算等。GPU服务器高性能计算：GPU具有大量的核心和高速内存带宽，能够并行处理大量数据，从而在高性能计算领域表现出色。例如，在深度学习领域，GPU能够加速神经网络的训练和推理过程，显著提高计算效率。低能耗。
2025-01-09 23:45:56
1484
1
原创 英伟达在CES 2025展会上正式发布了其全新的RTX 50系列显卡
2025年1月7日，英伟达在CES 2025展会上正式发布了其全新的RTX 50系列显卡，其中旗舰产品RTX 5090以其卓越的性能和先进的技术，引发了广泛关注。这款显卡不仅在图形处理领域实现了巨大的飞跃，更在人工智能（AI）应用方面展现了无限潜力。50系列显卡发行价。
2025-01-08 17:31:24
905
原创 英伟达RTX 5090显卡：AI与图形处理领域的新里程碑——以数据为视角的深度剖析
2025年1月，英伟达在CES 2025展会上发布了全新的RTX 50系列显卡，其中旗舰产品RTX 5090凭借其卓越的性能和先进的技术，引起了广泛关注。现在，让我们从数据对比的角度，深入剖析RTX 5090在AI和图形处理领域的影响。
2025-01-08 17:26:27
1966
1
原创 VASP科研服务器配置：精准选择，高效运行
对于VASP计算来说，多核心设计可以将复杂的计算任务分解处理，显著加速计算进程。同时，较高的主频可以加快单个线程的计算速度，特别是在部分不能完全并行化的计算步骤中。此外，较大的三级缓存可以显著提高计算性能，因为缓存可以存储常用的数据和指令，减少CPU访问内存的次数。在选择CPU时，建议优先考虑高性能的服务器级CPU，如Intel Xeon或AMD EPYC系列，它们在这些方面表现出色。在能带结构计算等涉及图形渲染或大规模数据并行运算的任务中，GPU可以分担CPU的重担，显著提高计算速度。
2025-01-06 21:58:17
405
原创 TensorFlow科研服务器配置指南
其优化的计算图执行模式，能智能调配资源，加速计算流程。以百亿参数的语言模型为例，通过分布式训练策略，TensorFlow能高效整合多台服务器的算力，实现参数快速更新，缩短训练时间，促使模型快速收敛，显著提升研发效率。唯有如此，才能让TensorFlow在深度学习与大模型研发中充分发挥其优势，助力科研人员高效产出成果，推动AI技术稳步前行。然而，随着迭代升级，面对大规模数据集和复杂模型，配置需求也随之提升。TensorFlow，作为深度学习领域的核心引擎，其性能与科研服务器的配置息息相关。
2025-01-05 23:51:17
464
原创 LAMMPS科研服务器配置深度解析
特别是在模拟纳米材料的原子扩散等任务时，充足的内存将避免计算进程的卡顿和崩溃，确保模拟的准确性和效率。Ubuntu、CentOS等发行版均支持LAMMPS的安装和运行，其中Ubuntu 18.04及以上版本因其完善的软件包管理和广泛的社区支持，成为首选。然而，在选择GPU时，需确保其与LAMMPS软件版本的兼容性，并考虑服务器的电源供应和散热系统需求。只有这样，才能确保LAMMPS在科研工作中稳定高效地运行，助力科研人员在分子动力学模拟领域取得卓越的研究成果，推动相关学科的不断发展。
2024-12-31 16:48:12
617
原创 英伟达豪掷7亿！揭秘AI初创公司Run:ai的收购内幕
这不仅有助于英伟达巩固其在AI技术领域的领先地位，还为其未来的增长提供了新的动力。通过整合Run:ai的技术，英伟达可以为企业用户提供更多的管理人工智能工作负载的选择，从而满足日益增长的需求。Run:ai专注于开发云计算软件平台，其提供的云平台允许用户访问高性能的GPU和其他计算资源，以加速AI模型的训练和推理过程。英伟达和Run:ai之间的合作始于2020年，当时Run:ai就已经在使用英伟达的芯片。近日，这家芯片巨头宣布完成了对以色列AI初创公司Run:ai的收购，这一举措引起了业界的广泛关注。
2024-12-31 10:31:05
335
原创 COMSOL科研服务器配置精析：确保仿真高效与精准
高端英特尔®至强®金牌和铂金处理器拥有六个内存通道，采用CPU到CPU互连技术，适用于大量内存或并行仿真场景，增加CPU数量可显著提升性能。助力科研人员在学术道路上不断前行，取得更丰硕成果，在科研领域发挥更大价值，适应日益复杂和高精度的科研仿真需求，为科学技术创新发展奠定坚实基础。内存配置上，常规仿真任务以16GB内存为基础，但面对复杂模型和大规模计算时，则需32GB甚至64GB以上的内存。COMSOL在模型构建、求解运算等环节对内存需求巨大，充足内存可确保仿真流畅，避免卡顿和崩溃。
2024-12-30 17:31:04
351
原创 适用于 Gaussian 计算的科研服务器配置精析
在某些特定应用场景下，ARM 架构的服务器能够提供更经济的能耗比，这对于需要长时间运行的 Gaussian 计算来说是一个重要的考量因素。由于 Gaussian 计算涉及大量的临时数据存储和快速读取操作，如分子构型数据、计算矩阵等，因此足够的内存容量是确保计算顺利进行的必要条件。例如，在模拟生物大分子在溶液中的运动时，GPU 能够快速计算分子间的力场和构象更新，从而显著提高计算效率。在 Gaussian 计算中，存储系统的性能直接影响到计算任务的启动速度、中间结果的保存以及最终结果的存储效率。
2024-12-23 16:49:58
730
原创 Gaussian 计算在科研中的应用与科研服务器的适配性
GPU 的众核架构能够同时处理大量的数据点，例如，在计算分子间作用力时，每个核心可以负责一对分子或原子间的力计算，并汇总结果以更新分子的位置和速度。例如，在计算分子体系的电子结构时，可以将分子轨道积分的计算任务按区间分配给不同的核心进行处理，然后再汇总结果以缩短计算时长。在物理化学领域，Gaussian 深入探究化学反应的动力学机制，模拟过渡态与势能面的变化，揭示反应速率的关键要素，为理解化学反应的本质提供了有力工具。同时，高主频的 CPU 能够保障特定量子算法步骤的高效执行，提高整体计算效率。
2024-12-23 16:25:22
973
原创 操作系统领域中的双子星：Linux 与 Unix 的对比与交融
展望未来，Linux 和 Unix 将在科研服务器领域相互借鉴、共同发展，Linux 可以汲取 Unix 在稳定性优化方面的经验，而 Unix 则可以借鉴 Linux 的开源创新和新兴技术应用模式，共同推动科研计算技术的进步。在软件层面，Linux 不仅兼容 UNIX 软件，还支持多种网络协议，尽管其发行版众多且标准不一，但如 Red Hat Enterprise Linux 的企业级稳定性和 Ubuntu 的桌面易用性等多样化的选择，满足了不同用户群体的需求。然而，Linux 也并非完美无缺。
2024-12-23 10:49:23
255
原创 服务器算力定制：科研突破的精准导航
在科研项目的推进过程中，数据的积累促使算法不断优化升级，算法的改进又带动对算力需求与调配的优化调整，算力的提升则为应对更复杂的数据处理挑战和应用更先进的算法创造了有利条件。这种良性循环的持续强化，推动着服务器算力定制服务不断创新与完善，催生了新型科研合作与成果共享模式，为科研领域的持续发展提供了强有力的支持，成为科研服务器领域中满足个性化科研需求、推动科研迈向新高度的关键力量，深刻诠释了服务器算力定制在科研创新进程中的独特价值与重要意义。
2024-12-19 23:42:36
294
原创 算力定制：解锁多领域数字化转型新篇章的利器
随着业务的不断拓展，数据量急剧增加，企业需要将计算核心数量扩展至50至100颗，主频提升至2.6至3.0GHz，内存也需升级至256GB至512GB DDR5，同时结合PCIe 4.0及以上标准的总线技术，以确保能够平稳过渡到大规模模型训练阶段，维持研发的顺畅进行。针对城市通勤早晚高峰的拥堵问题，定制算力会根据交通大数据进行规划，为高峰时段的核心路段信号灯协同配置30至50颗动态优化主频的计算核心，并结合128GB至256GB的高带宽内存，实时接入摄像头图像和地磁传感器数据。
2024-12-17 13:58:34
394
原创 科研级GPU选型指南：针对LLM推理的深度解析与精准匹配策略
这些模型的背后，离不开强大的计算能力支撑，而GPU作为核心硬件之一，扮演着至关重要的角色。NVIDIA作为GPU领域的领航者，推出了多款适用于不同场景的GPU产品，旨在满足从个人到大规模科研项目的LLM推理需求。然而，面对琳琅满目的GPU型号，如何精准选型，以确保性能、成本与扩展性的最佳平衡，成为了一个亟待解决的问题。在LLM推理的战场上，GPU的性能表现直接关乎任务的成败。针对不同规模的LLM推理需求，我们可以从NVIDIA的GPU产品线中挑选出最适合的型号。
2024-12-16 23:17:17
1088
原创 高性能计算领域遭遇困境：芯片短缺风暴，硬件成本飙升
同时，为了抢占人工智能领域的先机，众多企业纷纷加大数据中心的建设投入，大量采购GPU以提升计算能力，这进一步加剧了GPU市场的供需矛盾。为了寻找新的芯片供应商，厂商需要花费大量的时间和精力进行谈判和评估，而新供应商的产能和供货稳定性都存在很大的不确定性，这可能会影响到产品的交付周期和质量。此外，像英伟达这样的GPU制造商在产能分配上更倾向于满足高端市场和数据中心等大客户的需求，这使得普通消费者和中小企业难以获得足够的GPU供应，从而推动了价格的持续上涨。在技术层面，英伟达在GPU市场上拥有绝对的领先地位。
2024-12-14 00:46:53
454
原创 服务器算力定制：打造专属 AI 动力引擎
在服务器算力定制流程中，NVIDIA 的 Tesla 或 Quadro 系列显卡常受青睐，如 Tesla V100、A100 等型号，它们不仅性能卓越，且与 CUDA 等并行计算框架相得益彰，大幅提升 AI 计算效率。Intel Xeon 或 AMD EPYC 系列等高性能 CPU，以其多核心、多线程特质，犹如指挥若定的统帅，掌控着服务器的各类计算任务，涵盖操作系统管理与应用程序运行。蓬勃发展的时代，企业对于算力的需求愈发多元与精细，服务器算力定制应运而生，成为满足各类 AI 应用独特需求的核心关键。
2024-12-10 12:10:58
426
原创 【AI 计算平台性能评估手册：赋能智能算法】
高容量的内存可以存储更多的数据和更复杂的模型，让算法能够自由探索，不受内存限制的束缚。而支持向量机则在模式识别等任务中发挥重要作用，其对数据的高维空间映射和边界的精确划分，也对计算平台的性能提出了挑战。软件支持是计算平台与人工智能算法和谐共舞的桥梁 选择支持主流人工智能算法的计算平台，并确保其操作系统和库函数稳定可靠，是保障人工智能项目顺利进行的重要条件。实际应用是性能评估的最终考场。通过性能测试工具和实际项目中的测试，我们可以全面了解计算平台在实际应用中的表现，从而做出更加明智的选择和优化。
2024-09-10 22:55:30
481
1
原创 6月深度学习GPU科研服务器服务器集群
在科技飞速发展的时代，一家视觉科技公司，站在了时代的前沿。然而，随着技术的不断进步和数据的日益增长，他们面临着一个严峻的挑战——计算能力的不足。他计划采用最新的GPU技术，结合高效的散热系统和稳定的电源供应，构建一个既强大又稳定的服务器集群。他深知这个项目的重要性和挑战性，因此亲自带队，与视觉公司的技术团队进行了深入的交流和讨论。他们与其他科技公司、研究机构和高校等建立合作关系，共同开展研究和开发项目，推动人工智能技术的进步和应用。风虎云龙团队也因其卓越的技术和专业的服务赢得了广泛的赞誉和信任。
2024-05-27 09:21:13
378
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人