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人臉門禁，解放雙手

  • GeForce RTX 4070 與 L4：適用于 ML 和 AI 的中端 GPU 全面對比

    GeForce RTX 4070 與 L4：適用于 ML 和 AI 的中端 GPU 全面對比

    在眾多可用選項(xiàng)中，GeForce RTX 4070 和 NVIDIA L4 是中端 GPU 領(lǐng)域的突出競爭者。本文將全面比較這兩款 GPU，重點(diǎn)關(guān)注它們的架構(gòu)、性能、軟件兼容性、功率效率以及對 ML 和 AI 工作負(fù)載的整體適用性。
    2024-08-16 企業(yè)新聞 閱讀全文>>
  • 在 AI 應(yīng)用中如何充分利用GPU？合適的 GPU 選擇指南

    在 AI 應(yīng)用中如何充分利用GPU？合適的 GPU 選擇指南

    我們在捷智算平臺(tái)上收到的最常見問題之一是如何充分利用我的 GPU？今天針對這個(gè)問題，為大家做一個(gè)詳細(xì)的解答，同時(shí)分享給大家合適的 GPU 選擇指南。
    2024-08-16 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • 只需一個(gè) GPU：Stable Diffusion的推理基準(zhǔn)

    只需一個(gè) GPU：Stable Diffusion的推理基準(zhǔn)

    我們的基準(zhǔn)測試使用文本提示作為輸入并輸出分辨率為 的圖像。我們使用Huggingface 擴(kuò)散器庫中的模型實(shí)現(xiàn)，并從速度、內(nèi)存消耗、吞吐量和輸出圖像質(zhì)量方面分析推理性能。
    2024-08-09 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • DeepChat 大規(guī)模三步訓(xùn)練：NVIDIA H100 SXM5與A100 SXM4 GPU基準(zhǔn)測試

    DeepChat 大規(guī)模三步訓(xùn)練：NVIDIA H100 SXM5與A100 SXM4 GPU基準(zhǔn)測試

    使用 DeepChat 的 3 步訓(xùn)練示例，對捷智算平臺(tái)提供的 NVIDIA H100 SXM5 與 NVIDIA A100 SXM4 進(jìn)行 GPU 基準(zhǔn)測試。
    2024-08-07 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • 選擇短期還是長期 GPU 算力租賃服務(wù)？二者區(qū)別詳解

    選擇短期還是長期 GPU 算力租賃服務(wù)？二者區(qū)別詳解

    對于許多企業(yè)和個(gè)人用戶來說，在面臨 GPU 算力需求時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵的決策便是選擇短期還是長期的 GPU 算力租賃服務(wù)。那么該選擇短期還是長期 GPU 算力租賃服務(wù)？下面詳細(xì)介紹一下二者的區(qū)別。
    2024-08-02 企業(yè)新聞 閱讀全文>>
  • 解析 GPU 算力租賃在生命科學(xué)中的關(guān)鍵應(yīng)用

    解析 GPU 算力租賃在生命科學(xué)中的關(guān)鍵應(yīng)用

    在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，生命科學(xué)領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。隨著研究的深入和數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，對強(qiáng)大計(jì)算能力的需求日益迫切。GPU 算力租賃作為一種創(chuàng)新的解決方案，正逐漸在生命科學(xué)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。
    2024-08-02 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • GPU 與 LPU：哪個(gè)更適合 AI深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載？

    GPU 與 LPU：哪個(gè)更適合 AI深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載？

    GPU因其并行處理能力而聞名，而 LPU（例如 Groq 開發(fā)的 LPU）則旨在解決自然語言處理 (NLP) 任務(wù)的順序性，這是構(gòu)建 AI 應(yīng)用程序的基本組成部分。在這篇文章中，我們將考慮深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載中的 GPU 和 LPU 之間的主要區(qū)別，并研究它們的架構(gòu)、優(yōu)勢和性能。
    2024-08-01 企業(yè)新聞 閱讀全文>>
  • 人工智能的快速發(fā)展如何推動(dòng)用戶轉(zhuǎn)向 GPU 云端

    人工智能的快速發(fā)展如何推動(dòng)用戶轉(zhuǎn)向 GPU 云端

    這提出了一個(gè)關(guān)鍵問題：買家如何跟上不斷發(fā)布的新硬件？在本文中，我們將探討推動(dòng)新芯片快速發(fā)展的因素，它們?nèi)绾问刮覀兪芤妫⒖紤]它如何推動(dòng)大規(guī)模云遷移。
    2024-08-01 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • 對于更大的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集，CPU 與 GPU 的比較

    對于更大的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集，CPU 與 GPU 的比較

    這篇文章介紹了在大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)背景下 CPU 和 GPU 架構(gòu)的一些技術(shù)細(xì)節(jié)。我們將考慮核心架構(gòu)差異，分析內(nèi)存訪問模式，并探索這些因素如何影響訓(xùn)練復(fù)雜模型和處理海量數(shù)據(jù)集的性能。
    2024-07-31 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • 選擇機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 時(shí)需要考慮哪些因素？運(yùn)行ML算法最佳GPU推薦

    選擇機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 時(shí)需要考慮哪些因素？運(yùn)行ML算法最佳GPU推薦

    ?利用 GPU 可以實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理、更快的周轉(zhuǎn)時(shí)間以及更精簡、更有效的 ML 實(shí)施。在本文中，我們將討論一些用于運(yùn)行 ML 算法的最佳 GPU，以及在權(quán)衡 ML 項(xiàng)目的硬件選項(xiàng)時(shí)需要考慮的最重要因素。
    2024-07-30 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>

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