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2023年ChatGPT/AI多模態(tài)計(jì)算集群硬件備選方案
2023年人工智能訓(xùn)練與推理工作站、服務(wù)器、集群硬件配置推薦 ChatGPT出色的表現(xiàn)，帶動(dòng)了人工智能的應(yīng)用加速，人工智能大模型、多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)，多模態(tài)大模型+物聯(lián)網(wǎng)等各個(gè)行業(yè)的專業(yè)應(yīng)用，算力不夠是最大的不足，市場(chǎng)上A100/A800/H100/H800的GPU卡的缺貨、漲價(jià)等，
2024年最強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)多機(jī)集群配置推薦
目錄 1 高性價(jià)比--深度學(xué)習(xí)科研超頻工作站配置方案 2 深度學(xué)習(xí)高性能工作站配置方案 3 地球最強(qiáng)GPU超算平臺(tái)--人工智能工作站配置推薦 4 市場(chǎng)唯一配備A100高速AI便攜工作站配置方案 5 具備超頻能力--深度學(xué)習(xí)超算服務(wù)器配置方案 6 支持A100+水冷---人工智能超級(jí)工作站
- 09-27 llama3.2本地系統(tǒng)+軟件安裝運(yùn)行、主要應(yīng)用、計(jì)算硬件要求、最新GPU服務(wù)器配置參考
- 09-27 Llama 3.2 工作站/服務(wù)器硬件配置指南
- 09-26 NvidiaAI發(fā)布llama-3.1-nemotron-51B：一種新的LLM，可在推理期間在單個(gè)GPU上運(yùn)行 4倍的工作負(fù)載
- 04-24 全面開放：NVIDIA加速M(fèi)eta Llama 3的推理
- 04-24 如何在本地運(yùn)行 Llama 3 8B 和 Llama 3 70B及硬件配置推薦
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- 03-11 解鎖最大推理能力：深入研究80GB A100 GPU 上的Llama2–70B
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- 07-07 6*RTX4090+靜音---2022年最強(qiáng)深度學(xué)習(xí)工作站/集群硬件配置方案
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- 11-20 您的數(shù)據(jù)中心節(jié)能了嗎？
- 11-20 高手論道 企業(yè)網(wǎng)站服務(wù)器負(fù)載均衡技術(shù)
- 11-20 企業(yè)應(yīng)用：網(wǎng)關(guān)服務(wù)器+防火墻服務(wù)器＋防病毒服務(wù)器
- 11-20 CPU高達(dá)16核的電信級(jí)防火墻，64位實(shí)時(shí)OS
- 11-20 兩大處理器廠商預(yù)計(jì)2010年推出16核心服務(wù)器處理器
- 11-23 從各種弊端來(lái)看網(wǎng)站服務(wù)器問(wèn)題
- 11-22 服務(wù)器行業(yè)，新的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)將制定
- 11-22 服務(wù)器硬件合理升級(jí)方法和步驟
- 06-18 本地部署AI解數(shù)學(xué)競(jìng)賽題-工作站/系統(tǒng)/開源大模型如何配備
- 11-22 調(diào)查：數(shù)據(jù)中心即將爆發(fā)成本危機(jī)
- 11-23 談各類數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)服務(wù)器的要求
- 11-23 倫敦證券交易所將信息分發(fā)時(shí)間從30毫秒銳減到2毫秒
- 11-23 基于SSL的在線交易業(yè)務(wù)優(yōu)化
- 11-23 優(yōu)化SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器內(nèi)存配置的策略
- 11-23 高速可靠穩(wěn)定 企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器導(dǎo)購(gòu)
- 11-23 教你調(diào)整Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的性能
- 11-23 如何規(guī)劃和選擇數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器?
- 11-23 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的硬件配置分析
- 09-20 科研團(tuán)隊(duì)計(jì)算利器9--金融計(jì)算平臺(tái)完美配置推薦
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