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RSS订阅原创 2025年度AI硬件白皮书：从入门到企业级的服务器选择逻辑
2025年，AI行业迎来爆发式增长，从大模型训练到AIGC应用，算力需求持续攀升。然而，不同规模的企业在硬件选择上往往面临巨大差异——创业团队追求性价比，中型企业需要稳定扩展，大厂则关注超大规模算力调度。：贵阳某AI绘画4人工作室使用单卡RTX 6000 Ada，3小时完成SDXL-LoRA训练，成本仅为云服务的1/5。无论是创业团队的精打细算，还是大厂的超大规模部署，合理的硬件配置都能让每一分算力投入产生最大价值。：广东某头部云厂商部署H100智算中心，支持千亿参数大模型训练，算力利用率提升40%。
2025-04-01 16:38:10
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原创 AI原生应用爆发：从通用大模型到垂直场景的算力重构
这些数据的背后，是AI技术从实验室走向产业深水区的必然结果，更是一场关于算力资源分配的革命——。在辅助诊断场景中，QwQ-32B需同时处理CT影像分析（需RTX 6000 Ada的48GB显存）、实时病理数据交叉验证（依赖服务器多卡互联技术）、医患对话生成（要求A100的FP8精度），这对异构算力调度提出极致要求。当DeepSeek-R1用1814块GPU撬动2500万用户，当通义千问在手术室里与医生并肩作战，当AI模特成为电商基础设施——这些场景都在诉说一个真理：。
2025-03-31 15:58:38
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原创 从芯片到云端：国产算力企业的破局之路
在“东数西算”工程推动下，八大枢纽、十大集群的算力网络初具规模，国产化率要求从30%逐步提升至80%。从芯片研发的“卡脖子”突围，到云服务生态的全球竞争，国产算力企业正以“硬件突破+软件协同+场景深耕”的三维战略，重塑全球算力格局。尽管前路仍有挑战，但在政策红利、市场需求与技术创新的共振下，中国算力产业的星辰大海，已然可期。“国家队+民企”联合体（如中科院系、华为系）主导标准制定，运营商牵头成立“国产算力产业联盟”，推动跨厂商兼容测试。：中国算力网（C2NET）实现跨区域资源调度，利用率提升40%。
2025-03-27 14:12:29
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原创 DeepSeek 崛起：国产大模型格局重构与一体机的破局之道
在“东数西算”工程推动下，八大枢纽、十大集群的算力网络初具规模，国产化率要求从30%逐步提升至80%。从芯片研发的“卡脖子”突围，到云服务生态的全球竞争，国产算力企业正以“硬件突破+软件协同+场景深耕”的三维战略，重塑全球算力格局。尽管前路仍有挑战，但在政策红利、市场需求与技术创新的共振下，中国算力产业的星辰大海，已然可期。“国家队+民企”联合体（如中科院系、华为系）主导标准制定，运营商牵头成立“国产算力产业联盟”，推动跨厂商兼容测试。：曦智科技、光本位科技实现光计算芯片流片，算力密度提升10倍。
2025-03-20 16:40:12
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原创 烧了300万才明白：大模型训练翻车，99%的坑都藏在这两个数字里
凌晨3点的机房里，李鸣盯着屏幕上刺眼的红色报错提示，手心全是冷汗——他的团队耗时两个月训练的金融大模型，在第17天突然崩了。当李鸣的团队在80G显存的服务器上加载130B参数的模型时，还没意识到问题所在。——他们的服务器使用PCIe 4.0互联，实际传输带宽仅64GB/s，而采用NVLink3.0的机器带宽高达600GB/s。「我们以为买了最好的显卡，却栽在最基础的连接器上。某自动驾驶公司升级到NVLink4.0架构后，175B模型训练时间从27天压缩到11天，GPU闲置率从68%降至9%。
2025-03-19 10:59:38
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原创 中小企业逆袭！解锁大厂级AI能力的秘密武器
在高并发的 AI 应用场景中，负载均衡技术的效果尤为显著。以 Linux 系统为例，调整 TCP 连接参数（如 tcp_tw_reuse、tcp_tw_recycle 等），可改善 TCP 连接延迟和吞吐量，在多 AI 任务数据传输时，能减少延迟，提升 AI 系统效率，如多用户 AI 图像生成应用中，优化后用户生成图像等待时间平均缩短 10 - 15 秒。大厂级 AI 能力并非遥不可及，只要积极行动起来，探索适合自己的方案，中小企业就能在 AI 的助力下，实现业务的创新与突破，在激烈的市场竞争中脱颖而出。
2025-03-18 14:24:34
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原创 Manus会成为下一个DeepSeek吗？深度解析AI新星的崛起与挑战
Manus未必是“下一个DeepSeek”，但它标志着AI技术从认知智能迈向行动智能的关键一步。正如海尔周云杰所言：“所有行业都将被AI重塑”，DeepSeek与Manus的并存，恰恰证明了中国AI生态的多样性。从简历筛选到旅行规划，从股票分析到PPT制作，Manus以通用型AI Agent的定位，试图重新定义人机协作的边界。，通过降低算力成本（仅为传统架构的十分之一），推动AI技术的普惠化。，通过云端“虚拟机”模式，将复杂指令拆解为具体操作步骤，并自主完成文件处理、数据分析等实际工作。
2025-03-10 17:37:15
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原创 服务器与显卡如何赋能高潜力赛道？五大场景硬件选型指南
这意味着，硬件选型已不仅是技术问题，更是战略决策——选对算力方案的企业，将率先吃到AI+X的万亿级红利。五大场景脱颖而出，成为AI+X行业渗透率破局的核心赛道。然而，这些场景对算力的需求差异显著——有人需要“短跑爆发力”，有人需要“马拉松耐力”。如何为不同赛道匹配最优硬件方案？无论是“轻量级”创意生成，还是“重负载”工业仿真，硬件配置的颗粒度决定了AI落地的成败。在算力为王的时代，你的显卡与服务器，就是推动行业破局的“隐形发动机”。2025年，AI技术已从“尝鲜期”迈入“深水区”。据阿里CEO吴泳铭透露,
2025-02-27 14:55:54
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原创 中小企业AI算力平台搭建指南：显卡租赁VS自建服务器，谁才是性价比之王？
据行业统计，2024年全球AI算力需求同比增长超200%，但超60%的中小企业因硬件成本过高而延迟AI项目落地。本文将结合真实成本测算与场景分析，为你拆解显卡租赁与自建服务器的优劣，找到最适合企业的解决方案。若企业算力需求>18个月，自建总成本通常低于租赁（参考公式：租赁月费×使用时长 > 硬件采购价+5年运维费用）。显卡租赁是中小企业拥抱AI的“敲门砖”，而自建服务器则是规模化发展的“定心丸”。：你的企业当前处于哪个阶段？评论区留言“租赁”或“自建”，免费领取《AI算力成本测算工具包》！
2025-02-26 11:28:09
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原创 想要本地化部署deepseek671b？先看看你的服务器够不够“硬”最近国产大模型DeepSeek-671B火出圈了！
传统模型部署中参数常以 32-bit 或 16-bit 等高精度存储，需较大显存空间，而 4-bit/8-bit 量化技术可降低存储精度，让模型能在显存较小硬件上运行，4-bit 量化技术或使 DeepSeek 671B 模型显存占用降低数倍，实现显存有限硬件上的部署。NVIDIA A100 和 H100 显卡采用了先进的架构和技术，拥有强大的计算核心和高带宽显存，能够快速地处理大规模的数据，为 DeepSeek 671B 的运行提供强大的计算支持。显卡性能的优劣直接影响着模型的训练和推理速度。
2025-02-25 16:11:05
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原创 DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？
从算法优化的角度来看，DeepSeek 采用了先进的算法，如多 token 预测策略，使得模型的推理速度从前代的 20 TPS（每秒生成 20 个 token）提升至 60 TPS，达到了 3 倍的提升。随着 AI 技术的飞速发展，越来越多的企业开始意识到，将 AI 应用于业务流程中，不仅能够提升效率，降低成本，还能增强企业的竞争力，开拓新的市场空间。某银行在采用推理型服务器后，风险评估的准确率提高了 30%，欺诈检测的效率提升了 50%，有效降低了金融风险，保障了客户的资金安全。
2025-02-19 15:48:03
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原创 AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速
该图是我们自主研发的服务器，就采用了液冷技术，搭载了英伟达4090 24G 显卡和一颗英特尔至强 8352V CPU，以及定制的全塔式液冷机箱，能耗上，传统风冷散热的数据中心冷却系统电力能耗占比达 40%，采用这款液冷服务器的数据中心冷却系统能耗大幅降低，价格也不贵，实现了绿色节能。然而，喷淋式液冷也面临着一些挑战。风冷散热能耗也高，风扇高速运转耗电，传统风冷散热数据中心中，冷却系统电力能耗占比达 40%，仅次于 IT 设备能耗，且风机转速超 4000 转时，转速增加对散热改善不明显，还会增能耗和噪音。
2025-02-18 16:38:32
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原创 无需配置！深脑云一键启用DeepSeek全系AI模型
在处理复杂的知识推理问题，如法律条文的解读、医学案例的分析时，也能展现出较强的能力。还是经验丰富的开发者，追求更强大的算力和更先进的模型，我们的深脑云云算力平台和 DeepSeek R1 镜像都能满足你的需求。我们的平台精心整合了 DeepSeek 的全系列版本镜像，无论您是追求高精度语言处理的开发者，还是探索前沿 AI 应用的科研人员，都能在这里找到最适合您需求的工具。根据您的需求，选择相应的版本，如 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B 等。注册成功后，登录您的账号，进入平台的首页。
2025-02-17 16:50:36
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原创 DeepSeek模型“显卡适配指南”：一文读懂各参量需求
32B - 70B 参数量的模型，已经属于大型模型的范畴，对硬件的要求也随之大幅提升，其中32B的模型需要一张4090，而70B模型则需要2张4090。让我们一起深入探究一下。对于小企业而言，可以考虑部署deepseek70b的版本，成本大概在7-10w左右，而70b以下的本地部署意义不大，还不如直接到官网访问网络版本的，针对中大型企业则是可以考虑部署671b版本的，成本估计在100w，也能承受，我相信部署deepseek671b版本所带来的效率提升，足以在一年以内收回成本。输入:"描述中国历史"
2025-02-12 15:40:54
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原创 DeepSeek横空出世，算力产业“变天”了！
打个比方，传统的注意力机制就像是一个不懂得精简的搬运工，每次搬运都带着大量不必要的 “行李”，而 MLA 则像是一个精明的搬运工，只携带真正需要的东西，大大提高了效率。前几天我们的客户找我们定制了一台双卡4090服务器，用于搭建企业自身的知识库，总共9W左右的成本，就能流畅的运行deepseek-70b本地版本，生成速度达到了18token每秒，给企业的整体效率也高了15%，而且隐私性和安全性相比去调deepseek的官方接口也好了很多。在过去，高昂的算力成本是制约 AI 应用开发和推广的重要因素之一。
2025-02-11 16:52:15
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原创 深脑云租用双卡4080s一键运行deeseek教程
它训练成本低，却有着强大的跨领域能力，在数学、编程、语言理解等多个领域表现出色，如 DeepSeek-V3 在编程任务通过率达 40%。DeepSeek70B在文本生成、问答系统、翻译等任务中表现出了极高的水准，展现了其在多个实际应用场景中的巨大潜力。输入:"描述中国历史"从输出中可以看出，DeepSeek70B不仅按时间顺序准确回答了问题，还提供了额外的背景信息，非常地有层次感，展现了其强大的知识储备和逻辑推理能力。翻译结果准确且流畅，DeepSeek70B在语言转换任务中表现出了极高的水准。
2025-02-10 10:55:30
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原创 单双卡4090挑战DeepSeek70B：本地部署效果揭秘
然而因为访问人数过多，deepseek的服务器有时候相应不过来，因此把它部署到本地，以便获得更好的体验，作为一名ai爱好者，我最近尝试在单卡和双卡NVIDIA RTX 4090上本地部署了DeepSeek70B，并对其效果进行了实测。这个速度很一般，基本不能使用，生成一篇300字的短文，大概要1分多钟，远远赶不上官方生成的速度。：版本为≥2.0，这是一个基于 Python 的科学计算包，广泛应用于深度学习领域，提供了丰富的工具和库，方便我们进行模型的搭建、训练和部署。在推理速度方面，通过。
2025-02-07 10:49:08
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原创 深度解析DeepSeek：国产AI黑马如何挑战ChatGPT-4？
在处理一篇新闻稿件时，底层专家可以快速提取出时间、地点、人物等基础信息，高层专家则能对稿件的主题、情感倾向进行深度分析，这种协同作战的方式，既提升了模型的性能，又降低了不必要的计算开销。在未来的 AI 发展中，成本与创新将如同鸟之双翼、车之两轮，缺一不可。DeepSeek 构建了智能数据调度系统，引入动态课程学习框架，根据模型当前能力自动调整数据难度分布，就像为学生量身定制学习计划一样，让模型在最合适的难度下学习，相比固定课程训练，收敛速度加快了 2.3 倍 ，大大缩短了训练时间，降低了时间成本。
2025-02-05 16:08:49
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原创 一文读懂高带宽内存家族：HBM、HBM2、HBM3
在 NVIDIA 的 A100 GPU 中，HBM2 的运用使得它在处理大规模数据和复杂计算任务时，能够快速地从显存中读取和写入数据，大大提高了计算效率，为深度学习、科学计算等领域的应用提供了强有力的支持。可以说，HBM2 的出现，为 GPU 和高性能计算领域的发展注入了强大的动力，推动了这些领域不断迈向新的高度。带宽上，HBM3e 大幅提升，部分产品带宽能突破每秒 1.2TB，相比 HBM3，如同在十六条车道的高速公路上新增应急车道，拓宽数据传输通道，保障大规模数据快速处理。
2025-01-22 16:09:21
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原创 Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘
GPU 决定模型训练速度。随后，几行代码完成模型的编译和训练，短时间内就能得到一个初步的图像分类模型。这一过程，能让新手快速验证自己的想法，感受深度学习的魅力，非常适合用于快速搭建原型，进行思路验证。例如，在机器翻译任务中，研究人员可以利用 PyTorch 轻松构建基于 Transformer 架构的模型，通过动态计算图快速调整模型结构和参数，进行创新的研究实验。动态计算图就像是一个实时的 “操作指南”，能让你在调试模型时，清晰直观地看到模型的运行过程，仿佛拥有了一双透视眼，能够洞察模型内部的每一个细节。
2025-01-22 10:57:45
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原创 算力平台免费送算力
我们的服务特别适合需要高性能计算资源的研究人员、开发者和企业用户，能够满足机器学习、深度学习、科学计算等多种场景的需求。当用户租用算力后，平台会自动分配独立的Pod环境，用户可以通过公网IP和映射端口的方式便捷地访问和管理自己的计算环境。为了提升用户体验，平台支持环境持久化功能，用户可以将配置好的环境打包为镜像，在后续使用其他算力资源时快速复用，大大减少环境配置的时间成本。我们配备了专业的开发、运维和运营团队，为用户提供全方位的技术支持，确保服务的稳定性和可靠性。
2025-01-21 09:44:34
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原创 炼丹必备：GPU如何让深度学习“狂飙”，哪款更适合你？
这些核心能够同时处理众多的线程，实现大规模的并行计算。在深度学习中，许多计算任务，如矩阵乘法、卷积运算等，都可以分解为多个独立的子任务，这些子任务可以在 GPU 的多个核心上同时进行处理。CPU 的设计初衷主要是为了处理复杂的逻辑控制和通用计算任务，其核心数量相对较少，虽然每个核心的性能强大，但擅长的是串行计算，即在同一时间只能处理一个或少数几个任务。例如，在处理一幅高清图像时，GPU 可以将图像划分为多个小块，每个核心负责处理一个小块的图像数据，通过这种方式，GPU 能够在短时间内完成对整幅图像的处理。
2025-01-16 11:24:34
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原创 高效:一文带你读懂50系显卡的全部秘密
它的性能在中高端显卡里十分能打，在 1440p 分辨率下，能轻松应对各种大型游戏，让你享受流畅的游戏画面。对于预算有限，但又想体验中高端显卡性能的玩家来说，RTX 5070Ti 是个不错的选择。它在核心规格参数上，和 RTX 5090 保持一致，同样拥有 21760 个 CUDA 核心，2.01GHz 的基础频率和 2.41GHz 的加速频率，32GB GDDR7 显存。从性价比方面来说，虽然 RTX 5090D 的 AI 性能有所阉割，可如果你的需求主要集中在游戏和常规创作，那它还是很值得考虑的。
2025-01-15 10:58:58
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原创 大模型“华山论剑”：GPT-4o、Gemini、DeepSeek、Llama3、豆包谁最厉害？
跟传统模型不一样，它不用把不同类型的信息，像文本、图像、音频、视频还有代码，先分开处理，再拼到一块儿，而是从最开始就进行原生多模态预训练，能像咱们人一样，自然而然、顺顺溜溜地同时搞懂这些信息。它的运行速度直接翻倍，价格却降低了 50%，速率限制更是提高了 5 倍之多，这意味着在单位时间内，它能处理更多的任务，为用户节省大量成本。GPT-4o 更是站在巨人的肩膀上，突破单一模态局限，开启多模态融合的新篇章，让智能交互更加贴近人类的自然交流方式，为各行各业注入强大动力，持续引领着人工智能迈向新的高峰。
2025-01-14 14:45:13
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原创 硬盘入门指南：从基础认知到RAID 0-5全解析
好比有一个超大的文件，RAID 0 会将其拆分成多个小部分，分别写入不同硬盘，当需要读取这个文件时，多个硬盘又能同时发力，并行传输数据，就如同多条高速公路同时通车，大大提升了数据的传输速度。因为每次写入数据，不仅要写入数据盘，还得同步更新校验盘的校验信息，这使得校验盘的写入负载极高，一旦遇到大量写入操作的场景，校验盘就可能不堪重负，拖累整个系统的速度。购买两块同样容量的硬盘，却只能当作一块来用，从存储成本的角度看，确实有些 “奢侈”，但为了数据的万无一失，在很多关键场景下，这点成本又显得微不足道。
2025-01-14 14:42:37
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原创 英伟达 5090 系列显卡深度剖析：ai党和玩家有福了
它们不仅在散热上做到极致，能为超频提供坚实保障，外观设计也独具特色，信仰灯效加持下电竞氛围感拉满，适合发烧级游戏玩家组建顶级电竞主机，或是专业的图形工作室用于超复杂的渲染项目，价格虽高，但性能与品质绝对匹配。以《赛博朋克 2077》为例，在 4K 分辨率、全光追以及最高画质设置下，RTX 4090 平均帧率或许只能维持在 60 - 80 帧左右，而 RTX 5090 则能够轻松突破 120 帧，甚至在一些场景下接近 200 帧，游戏画面流畅度得到了质的提升，夜之城的霓虹闪烁、车水马龙从未如此顺滑。
2025-01-10 09:41:30
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原创 10W预算搭建深度学习服务器，看这一篇就够了！
机箱选联力包豪斯 O11D，内部空间宽敞，布局合理，方便硬件安装、拆卸与散热风道搭建，确保机箱内部空气流通，辅助硬件散热。当下，英伟达的 GeForce RTX 4090 无疑是热门之选，基于 Ada Lovelace 架构，拥有 16384 个 CUDA 核心，24GB GDDR6X 显存，显存位宽 384bit，显存频率高达 21000 MHz，单精度浮点性能超强，无论是图像识别、目标检测，还是复杂的自然语言处理任务，都能展现出卓越的计算效率，大幅缩短训练时间。依据监测数据，定期维护硬件必不可少。
2025-01-10 09:39:17
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原创 深度学习“神卡”大揭秘：4090、V100、L40、A100、H100 横评
一、引言在深度学习这片充满无限可能的领域里，显卡可是扮演着举足轻重的角色，堪称 AI 模型成长的 “超级摇篮”。从最初简单的神经网络到如今动辄上亿参数的巨型模型，每一次突破的背后，都离不开显卡强大算力的默默支撑。毫不夸张地说，显卡的迭代更新，直接推动着深度学习向前飞速发展。今天，就来给大家深度剖析几款深度学习领域的主流显卡 ——4090、V100、L40、A100、H100，看看它们究竟有何 “超能力”，能在激烈的竞争中脱颖而出。二、英伟达 RTX 4090：消费级的性能王者（一
2025-01-09 10:40:34
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原创 英伟达 4090 和 5090：搞深度学习到底该怎么选？一、引言如今，随着深度学习技术的飞速发展，对计算能力的要求也越来越高，显卡作为深度学习的重要硬件之一，其性能的优劣直接影响到学习效率和成
根据网上的爆料，英伟达 RTX 5090 的 CUDA 核心数量将比 4090 增加 50%，达到 24567 个，这意味着其并行计算能力将大幅增强，能够同时处理更多的数据和任务，从而在复杂的计算场景中表现更出色。目前，英伟达 4090 的市场价格大概在1.8w-2w之间，而英伟达 5090 的价格尚未正式公布，不过目测在2w左右，也就是说比4090会稍高一点，如果预算有限，且现有的 4090 能够满足当前的深度学习任务需求，那么选择 4090 无疑是一个更经济实惠的选择。今天，我们就来详细地了解一下。
2025-01-09 10:37:15
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原创 做人工智能必知的4个芯片小知识
如FP16和FP32主要用于人工智能的训练阶段，而FP16和INT8主要用于人工智能的推理阶段，因此我们要关注的算力指标是不一样的，又比如一些计算卡如A100，它的FP16指标和RTX4090差不多，但是它有专门用于深度学习的TF16指标，这个速度就比4090快很多了。计算能力:决定了你训练模型的速度，你是花4个小时才能跑完模型还是得花8个小时甚至更久，常见的有FP16、FP32、TF16等这些指标。卡间互联方式:决定了多个gpu之间传递数据的速度，一般而言Nvlink方式比PCIE连接方式快了很多。
2025-01-08 10:24:36
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原创 一文彻底搞懂英伟达PCIE和Nvlink版本的显卡怎么选？
对于PCIE版本的GPU而言，仅能通过桥接器与相邻的GPU相连，如下图的GPU1只能直接访问GPU2，而不能直接访问GPU5，GPU1和GPU5的通信只能通过PCIE信道通信，而且带宽很低，甚至最先进的PCIE协议只有。NVSwitch芯片可以将系统中的所有SXM规格GPU连接起来，构建一个高效的数据交换网络，A100 GPU能够实现600GB/s的NVLink数据传输速率，A100的阉割版A800也有400GB/s的传输速率。而Nvlink版本的就不一样了，Nvlink版的有着SXM架构，
2025-01-08 10:20:15
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原创 防坑指南，搞深度学习小白必备的服务器装机知识
很多时候，我们想要跑大模型，但是实验室的算力资源有限，分到每一个同学身上就更少了，有的同学可能会选择去租赁算力，但是时间长了就不是很划算了，有时候导师会给我们一笔钱让我们去组装一台用于深度学习的服务器，那么究竟？首先明确一个点，我们必须。
2025-01-07 10:06:28
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原创 深度学习炼丹人福音:一个低价算力租赁平台
我目前用过的算力平台又不少了，有阿里云，腾讯云和autoDL等，但是前两者算力的价格太贵了，而且显卡的型号有很少，像A100等高端显卡，因为受限原因，这些平台是不可能有的，autoDL倒是可以，价格还算便宜，显卡的种类也许多，以前我就经常在这个平台租赁算力，但是我最近发现了一个更宝藏的平台：Dbcloud深脑云，他的价格更便宜有一对一客户服务而且还送算力体验券。，学生和教职工的话还可以享有折扣，这是最NB的
2025-01-07 10:02:55
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原创 搞深度学习需要买显卡嘛？ 哪家租赁平台好
上周我就在这里租了一天A800 80G来测试一下我跑的模型，因为我自有的设备实在是跑不动，只能租赁，体验下来整个租用服务还是比较好的，会有一对一的运维客服，你需要什么系统，能装的都可以给你提供，不懂的问题在群里提问，随时会有技术人员给你解答，租用要到期的时候，也会有人来提醒你是否准备续租，保存好自己需要的数据，A800还是很给力的，比我的电脑快了好多，让我原有的速度大概提高了6-7倍。这几个平台比较常见，他们各有优劣，阿里云和腾讯云是大厂技术服务质量高，但是他们的缺点也很明显，就是太贵了。
2025-01-06 16:02:15
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原创 预算低，对于深度学习小白有哪些性价比显卡推荐呢？
FP32性能达到了82.58TFLOPS，使它能够适用于图形设计、复杂的视频编辑工作以及深度学习领域，是大多数个人以及小型实验室预算所能配置的最高级显卡了，缺点就是比较贵，单卡售价就要1.8w了，因此预算不够的也可以考虑40系列的其他卡如4060ti 16G版本的现在也才3500一张卡，跑深度学习最重要的就是显存，显存决定了你能不能跑这个模型，只要能跑，哪怕速度慢一点是可以的，而且睡觉的时候我们也可以运行电脑，只要大部分模型能在睡醒之后跑好就可以了。上面介绍的显卡在单卡的时候是。16384个CUDA核心。
2025-01-06 10:47:28
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