- 700亿(70B)规模的多模态大模型微调和推理的硬件配置分析与推荐 2024-04-23
- 多模态大模型（参数规模：70B，即700亿）融合了多种类型的数据（如文本、图像、语音、视频等），执行复杂的跨模态理解和生成任务。这类模型主要涉及以下计算： 多模态数据预处理： 数据解码：对不同模态数据进行解码，如图像的解码、音频的采样和转换等。
- 解锁最大推理能力：深入研究80GB A100 GPU 上的Llama2–70B 2024-03-11
- 在不断发展的自然语言处理领域，模型的性能是最重要的问题。研究人员、工程师和数据科学家不断利用日益强大的硬件和复杂的算法突破可能的界限。其中一项追求是确定 Llama2-70B 等模型在专用硬件（如 80GB A100 GPU）上运行时的最大推理能力。在本文中，我们深入
- Llama-2 LLM的所有版本和硬件配置要求 2023-11-10
- 探索模型的所有版本及其文件格式（如 GGML、GPTQ 和 HF），并了解本地推理的硬件要求。 Meta 推出了其 Llama-2 系列语言模型，其版本大小从 7 亿到 700 亿个参数不等。这些模型，尤其是以聊天为中心的模型，与其他开源选项相比表现令人印象深刻，甚至在有用性方面
- 机器夜间识别 HADAR技术的研究利器—高速计算设备配置推荐 2023-09-06
- HADAR（High-Frequency Array Doppler Radar）技术是一种高频阵列多普勒雷达技术，主要用于机器在夜间或恶劣环境下进行目标识别与跟踪。这项技术利用微弱的雷达反射信号，能够在低光或黑暗条件下侦测和分析目标，甚至对于难以被其他传感器或技术探测到的情况也具有
- 高性能仿真计算集群（结构、流体、多物理场耦合）配置推荐2024v1 2022-10-23
- 集群面临问题 经常听到客户反馈，某某分布式多机集群、某某云计算平台，在集群上做计算还不如普通电脑快，高性能计算集群做工程仿真计算效率很低，花了一大笔经费，经过一年多的方案论证、审批通过、采购、交货、使用，但集群性能表现很差 看似高性能集
- 频率达5.8GHz--超频图形工作站A320新品上市2022v4 2022-10-10
- UltraLAB A320系列是2022年10月上市的一款配备intle第13代高频处理器（14核~24核，最高5.8GHz）、最大128GB内存容量、支持PCIe 5.0 x16接口的双显卡架构的图形工作站；该机型硬件配置强大，拥有多核超高频率、多显卡，此外扩张能力强，升级面广，更好的适应未来的重量级
- 如何使用Nvidia显卡对abaqus进行加速 2022-07-29
- Abaqus结构仿真、算法、求解工作站硬件配置推荐 本文介绍了如何使用 Nvidia CUDA 的加速功能,使Abaqus计算加速 驱动都设置完成可直接查看查看 环境变量设置 第1步 安装显卡驱动 在Nvida显卡驱动官网找到合适自己的显卡驱动下载，并重启。 第2步 安装CUDA工具 第3步
- 最快最完美-倾斜摄影建模/影像处理单机便携集群硬件配置方案22v3 2022-07-24
- 本方案是2022年第3季度最新针对无人机航拍影像处理应用硬件配置，我们提供从单台工作站、便携工作站、多机集群的全部方案，并保证每个配置和系统架构都是针对应用的最优解决方案...
- 6*RTX4090+静音---2022年最强深度学习工作站/集群硬件配置方案 2022-07-07
- 下列报价是最新2022年第三季度基准配置报价，由于近期更新换代和GPU价格变化比较大，整体报价都调下调了 （一）深度学习科研超值型硬件配置方案 计算架构：intel第11代高频处理器(5.0GHz），2块PCIe 4.0 GPU卡...
- 6块RTX3090Ti+静音级--完美深度学习工作站配置方案 2022-05-06
- 多块RTX3090Ti静音工作站GX650M介绍 RTX3090Ti是TITAN系列性能表现的猛兽级GPU，采用第2代NVIDIA RTX架构-NVIDIA Ampere 架构，和市场上主要高端GPU卡，其关键性能指标对比如下： 表1 No 处理器型号 CUDAs Tensors 显存(MB) 显存带宽 (GBs) FP32 TFLOPS...
- 地球最快的深度学习训练、推理超级计算机对比表 2022-01-06
- NVIDIA DGX A100 是为全球首款内置 AMD64核/128核+8块A100 GPU，具有5 petaFLOPS算力的AI系统。可让企业将深度学习训练、推理和分析整合至一个易于部署的统一 AI 基础架构中。 NVIDIA DGX Station A100...
- 深度学习台式、便携式、机架式、集群硬件配置选型2022v2 2021-08-18
- 目录 1 UltraLAB深度学习计算设备介绍 2 最新多GPU算力汇总表2021v3 3 深度学习计算硬件配置推荐2021v3 3.1 深度学习工作站GX300i配置推荐---最大2块GPU 3.2 深度学习工作站GT420M/GR420M配置推荐- 最大7块GPU 3.3 深度学习工作站GX650M配置推荐-...
