深度学习训练与推理计算平台硬件配置完美选型2020v1

最新推荐文章于 2025-10-09 10:46:41 发布
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该博客主要围绕深度学习训练与推理平台的硬件配置选型展开，虽具体内容需点击链接查看，但核心是为深度学习相关硬件选择提供参考，助力在信息技术领域更好地开展深度学习工作。

http://www.xasun.com/article/22/2427.html

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【实战篇】手把手教你本地私有化部署DeepSeek全攻略：从硬件选型到避坑指南（超详细万字长文）
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02-19 5615
最近AI圈最火的大模型非DeepSeek莫属！这个号称"推理能力堪比GPT-4o"的国产大模型，不仅开源免费，还能在普通电脑上运行。今天我就用最接地气的语言，给你掰开了揉碎了讲清楚。
大数据领域数据产品的深度学习应用
AI天才研究院
08-31 520
本文将从。
高性能深度学习推理平台 OpenPPL 正式开源！
Aceyclee的博客
07-14 2510
OpenPPL 是商汤基于自研高性能算子库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的 CPU、GPU 等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务。 官网：openppl.ai 在刚刚举行的 2021 世界人工智能大会（WAIC）上，商汤科技正式推出 OpenPPL 计划 —— 决定将深度学习推理部署引擎 SensePPL 中云端推理的能力开源给技术社区，从而加速 AI 技术的普及与进步！ ▎把推理交给 OpenPPL，把时间还给思考 OpenPPL 基于全自研高性能算子库，拥有极
【毕业设计】基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn
HUXINY的博客
09-09 6762
卷积神经网络(CNN)，是由多层卷积结构组成的一种神经网络。卷积结构可以减少网络的内存占用、参数和模型的过拟合。卷积神经网络是一种典型的深度学习算法。广泛应用于视觉处理和人工智能领域，特别是在图像识别和人脸识别领域。与完全连接的神经网络相比，CNN输入是通过交换参数和局部感知来提取图像特征的图像。卷积神经网络是由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层五层结构组成。其具体模型如下图所示。(1)输入层(Input layer)：输入层就是神经网络的输入端口，就是把输入传入的入口。
企业级 AI人工智能训练推理平台, 开源！人工智能时代的必备平台
EnjoyEDU的博客
12-30 2902
一站式AI人工智能训练推理平台是一个集成了AI模型训练、推理（或称为部署）、资源管理、监控和日志等功能的综合系统。这样的平台旨在简化AI开发流程，提高开发效率，并优化资源利用。
已知深度学习模型和需求帧率，如何确定部署的硬件设备
weixin_42588877的博客
01-28 181
在确定深度学习模型和需求帧率之后，可以考虑以下几个因素来确定部署的硬件设备: 模型的大小和复杂度，需要考虑显存和CPU/GPU的性能。 需要的带宽和存储空间。 可用的预算。 根据上述因素可以确定合适的服务器配置，如高性能GPU，足够的内存和存储空间，高带宽网络等。 ...
边缘计算的6个基本计算机硬件需求
朗锐智科的博客
03-12 1730
随着物联网和工业物联网设备的数量不断增加，由它们生成的数据的数量和速度也随之增加。为了应付不断增长的数据量，计算边缘被 部署到减轻放置在云和数据中心的负担。那么， 边缘计算的计算机硬件需求是什么？ 什么是坚固型边缘计算机？ 坚固的边缘计算机是工业级的坚固型计算机，经过专门设计和制造，可以承受在易变环境中的部署。通过坚固的功能和设计，它们具有很高的耐用性。从外部外壳到内部组件的所有内容都经过测试和验证，可以在最不稳定的环境中可靠地运行。 边缘计算硬件需要坚固，紧凑，具有足够的存储空间，具有丰富的连接选项，具有
深度学习训练与推理---台式、便携式、机架式、集群硬件配置推荐2022
Su_wenfeng的博客
02-08 3514
21世纪计算机最大挑战—深度学习、人工智能，它帮助更多领域的应用研究获取质的进展，计算机视觉、语音识别、自动机器翻译、自动驾驶汽车、药物发现、生物信息、医学诊断、视频游戏、围棋、智能电网… 不怕千招会，就怕一招绝，对于科研人员一旦通过深度学习技术在某一个应用领域有所成就，就会获取最大的机会。 西安坤隆计算机公司2008年进入工作站领域，专注于计算应用的最快计算硬件架构，针对深度学习GPU超算的不同环境、不同计算规模等等，提供更专业匹配、与时俱进的计算设备： 图灵超算工作站（台式） 图灵超算服务器（机架
DeepSeek 深度强化学习引擎在多智能体系统中的应用实战：策略学习与推理决策融合路径全解
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-24 975
在传统智能体架构中，行为决策大多基于静态规则或模版，但在复杂、动态、多步骤的任务中，这种方法无法满足智能体的进化需求。**强化学习（RL）提供了一种策略优化的通用解法，而 DeepSeek 则是多智能体系统中极具代表性的强化学习引擎。** 本篇将以工程实践为核心，解析 DeepSeek 的策略学习架构、训练流程与多 Agent 推理融合方法，讲透如何在实际系统中部署一个“会学习的 Reasoner”，并实现从经验中优化 Agent 行为策略。
深度学习实战：基于YOLOv12与Streamlit的工业装配完整性智能检测系统
最新发布
YOLO
10-09 126
YOLOv12： 骨干网络、颈部网络、检测头的结构精讲。Streamlit： 为何选择它作为快速原型开发工具？简介其组件（st.image数据集名称(一个模拟的PCB或简单产品装配数据集)来源： 由于专有数据集难以获取，我们使用/构建一个开源模拟数据集。(包含各种工业部件)(印刷电路板元件)自建数据集建议： 使用手机拍摄一个包含螺丝、齿轮、芯片、连接器等部件的简单产品，从不同角度、光照条件下采集。数据集结构（YOLO格式）text├── train/└── val/└── ...类别文件。
中国软件行业协会团体标准 深度学习工程师能力评估标准.zip
07-24
中国软件行业协会团体标准 深度学习工程师能力评估标准.zip，提供pdf原文和md笔记，便于阅读。文中有很多名词术语概括到位。 也便于有志于深度学习工程师的学习实践者评估和规划自己的学习计划。
最快最全深度学习训练/GPU服务器硬件配置推荐2019
Su_wenfeng的博客
07-19 3659
如今，深度学习应用越来广泛、深入，例如 安防：人脸识别、指纹识别... 汽车驾驶：自动无人驾驶 ... 翻译 语音识别、机器翻译... 医学：医疗图像诊断... 金融：量化策略交易... 逻辑分析：围棋AI、游戏AI... 随着计算规模巨大，一个合理、高效率、高性能GPU硬件配置架构服务器，变得至关重要 目前主流硬件配置 intel处理器+ nvidia GPU计算卡，但进入201...
关于计算硬件的简单介绍
weixin_34378969的博客
04-12 304
计算机硬件一、硬件组成主板 CPU 硬盘 内存 显卡 声卡 网卡 光驱 机箱 显示器 键盘 鼠标 二、主机内部剖析1、CPU 中央处理器（针式和触点式）性能指标：主频、核心数、线程数、缓存主频：CPU内核工作的时钟频率缓存：缓解CPU与内存之间的速度差常见品牌 Intel英特尔 酷睿Core Duo AMD 2、存储设备内存RAM随机访问存储器 特点...
深度学习工程师能力评估标准
weixin_39667908的博客
01-02 3523
深度学习工程师能力评估标准 Deep learning engineer capability evaluation standard前言深度学习工程师能力评估标准1.范围2术语和定义2.1人工智能artificial intelligence2.2机器学习machine learning2.3深度学习deep learning2.4神经网络neural networks2.5工程能力engine...
深度学习算法_人工智能深度学习算法评估规范
weixin_39767513的博客
12-17 1663
《人工智能深度学习算法评估规范》(Artificial intelligence—Assessment specification for deep learning algorithms)正式发布。《规范》提出了人工智能深度学习算法的评估指标体系、评估流程，以及需求阶段评估、设计阶段评估、实现阶段评估和运行阶段评估等内容。人工智能的迅速发展正深刻改变着人类社会生活和世界，其技术和应用也正经历快速...
主流的深度学习推理架构有哪些呢？
张伟的专栏
07-30 848
主流的深度学习推理架构有哪些呢？
深度学习工程师能力评估标准(Deep learning engineer capability evaluation standard)
VictorFuture的博客
07-30 1032
本标准按照GB／T1.1-2009 给出的规则起草。本标准由中国软件行业协会提出并归口。本标准起草单位：深度学习技术及应用国家工程实验室，北京百度网讯科技有限公司，中国软件行业协会过程改进分会。本标准主要起草人：喻友平，马艳军，程思，陆超，丁二锐，忻舟，陈尚义，李黎，陈斌，蒋晓琳，马婧，刘皓，黄群。本标准为首次制定。
阿里 深度学习推理框架_如何通过Knative无服务器框架构建深度学习推理
cuml0912的博客
07-06 356
阿里 深度学习推理框架 在某些学术界和行业界，深度学习正在获得巨大的动力。 推理（基于预训练模型从现实世界数据中检索信息的能力）是深度学习应用程序的核心。 深度学习推理可用于在图像到达对象存储时对其进行分类，无论它们是托管在诸如Amazon S3或Azure Blob之类的公共云中，还是使用诸如Ceph RADOS网关 （RGW）之类的内部接口的图像。 此用例的常规工作流程是，当更新映像时，...
深度学习模型推理部署常用的框架总结记录
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07-21 2942
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基于FaceNet的深度学习人脸识别考勤系统设计与实现
本项目“毕业设计基于深度学习FaceNet的人脸识别考勤系统python源码+使用说明.zip”是一个典型的融合了人工智能、计算机视觉与实际应用场景的本科毕业设计项目，其核心在于利用深度学习中的FaceNet模型实现高精度的...
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