- CLIP 多模态对比学习训练:视觉-语言对齐的计算特征与图形工作站选型 2026-11-07
- 摘要:CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)通过 4 亿图文对的对比学习实现视觉-语言对齐,是检索、零样本分类与多模态大模型视觉编码器的主流基座。本文解析其 InfoNCE 对比损失、双塔 ViT/ResNet 结构的计算负载,给出从单卡微调到多卡预训练的 UltraLAB 工作站选
- GRPO 强化学习后训练大模型:Rollout 与训练分离架构下的工作站选型 2026-11-07
- 摘要:GRPO(Group Relative Policy Optimization)以组内相对奖励替代价值网络,是 DeepSeek-R1 等推理模型后训练的核心算法。本文解析其"生成-评分-更新"流水线的显存与吞吐特征,给出从 7B 级单机实验到 70B 级多卡训练的 UltraLAB 选型方案。 适用读者:大模型后训练工程师
- Megatron-LM 张量并行与流水线并行:大模型训练的通信瓶颈分析与 UltraLAB 图形工作站选型 2026-11-02
- 摘要:本文解读 NVIDIA 的 Megatron-LM 模型并行论文(arXiv:1909.08053)及其后续 PTD-P 工作(arXiv:2104.04473),梳理层内张量并行、层间流水线并行与数据并行的组合机制及其通信特征,分析该负载对 GPU 显存、GPU 间互连带宽和 CPU/存储配套的要求,并给出 UltraLAB 图形工作
- 时空图神经网络分布式训练:PGT-I 内存高效并行机制与 UltraLAB 工作站选型 2026-10-31
- 摘要与适用读者 时空图神经网络(ST-GNN)是交通流预测、电网负荷预测、气象站网建模等“图结构+时间序列”问题的核心模型,但长时序快照带来的显存占用长期限制了其在大规模数据集上的应用。SC'25 录用论文 PGT-I 提出索引批处理(index-batching)与分布式索引
- Fourier Neural Operator 神经算子求解偏微分方程:AI for Science 计算特征与 UltraLAB 工作站选型 2026-10-28
- 摘要:Fourier Neural Operator(FNO)通过在傅里叶空间参数化积分核,直接学习"参数场到解场"的函数空间映射,是 AI for Science 方向最具代表性的神经算子方法之一。论文报告其推理速度比传统 PDE 求解器快至多三个数量级,并首次实现湍流的零样本超分辨建模。本文
- 从 AI for Science 到 Agentic Science:科研智能体时代的本地算力选型指南 2026-10-03
- 导语:2025 年 8 月,上海人工智能实验室联合浙江大学、复旦大学、清华大学等机构在 arXiv 上线了重磅综述 From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery(arXiv:2508.14111)。这篇综述系统梳理了 AI for Science 的范式演进,提出"智能体科学(Agentic Scien
- 大模型本地部署工作站怎么选?UltraLAB AI大模型硬件配置与软件方案指南 2026-08-09
- title: "大模型本地部署工作站怎么选?UltraLAB AI大模型工作站硬件配置与软件方案指南" description: "面向企业、高校、科研院所和开发者的大模型本地部署选型指南,系统分析32GB、48GB、80GB、84GB、96GB显存平台在LLM推理、RAG、AI Agent、代码助手、多模态、LoRA/QLoRA微调
- 本地部署大模型怎么选显卡?32GB到96GB显存全档位实测分析,UltraLAB一站式配置方案 2026-08-09
- 摘要:本文系统讲解本地部署大语言模型(LLM)的显存容量分档标准,覆盖 AMD AI PRO R9700、RTX 5090、RTX 4090 48GB、RTX PRO 5000、A100 40GB/80GB、RTX PRO 6000D、RTX PRO 6000 96GB 八款主流 GPU,按 FP16 / INT8 / INT4 推理精度、LoRA 微调、全参数训练三个维度给出 tokens 性能指标与 UltraLAB
- AI计算+仿真计算+科学计算—科研团队GPU超算服务器配置推荐 2025-02-20
- 西安坤隆公司专注图形工作站的应用,最新配置结合最新intel和nvidia GPU架构,充分借助最新计算架构,打造GPU超算+双Xeon5代(支持AMX指令集)静音+超频+系统优化与一体, 支持Deepseek清华大学CPU+GPU混合计算方案, 支持冷冻电镜、蛋白质折叠、分子动力学模拟计算等G
- 6块A100/H100+水冷--Deepseek最强大静音工作站配置推荐 2025-02-20
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- 6块GPU+大显存--基于RTXPro 6000静音工作站配置推荐 2025-02-20
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- 最大8块GPU+大显存--基于RTX 5880ada静音工作站配置推荐 2025-02-20
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