- 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
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- 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...
