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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
下列是2022年11月30日最新深度学习基准配置报价，新增RTX4090，intel第13代酷睿超频、AMD 霄龙EPYC 7773X处理器等，提供了更完整架构和不同计算规模、不同应用场景的的台式、便携式、机架式、多机集群等应用解决方案 1 高性价比--深度学习科研超频工作站配置方案 2 深
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-...
超频、PCIe4.0-最新最全深度学习工作站方案2021v2 2021-06-21
目录 1 提升深度学习算力的最新硬件 2 深度学习选择GPU-性能指标最新排序 3 UltraLAB深度学习工作站新机型介绍 4 UltraLAB 深度学习工作站基准配置方案2021v2 4.1 GA300i工作站配置推荐（超值型） 4.2 GT410P工作站配置推荐（高性能型） 4.3...
支持7块RTX3090静音级深度学习工作站硬件配置方案2021v2 2020-10-05
nvidia的 Ampere架构-RTX 3090上市，该卡是第一个拥有超1万个流处理器的最强算力GPU卡，由于该卡外形尺寸巨大，长度达313mm，厚度3个槽，另外功耗到350w，常规GPU计算机...
最新显卡RTX3090、RTX3080ti、RTX3080详细技术参数与应用加速分析(修正) 2020-09-01
　 单位 RTX 3090 RTX 3080Ti RTX 3080 RTX 3070S Titan RTX RTX 2080Ti 备注 GPU 基频 MHz 1410 1410 1410 1410 1350 1350 　 GPU自动超频 MHz 1695 1740 1710 1695 1770 1545 　 内存等效频率 MHz 19496 19000 19000 16000 14000 14000 　 CUDA核 个...
深度学习训练与推理计算平台硬件配置完美选型2020v1 2020-02-17
支持6块RTX3090静音级深度学习工作站硬件配置方案2020v4 人工智能随着核心算法、计算能力的迅速提升，以及海量联网数据的支持，在本世纪终于迎来了质的飞跃，人工智能将是未来应用最广泛的技术之一，在市场经济领域带来更多的机遇与机会，在医学领域可以大