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    在眾多可用選項中，GeForce RTX 4070 和 NVIDIA L4 是中端 GPU 領域的突出競爭者。本文將全面比較這兩款 GPU，重點關注它們的架構、性能、軟件兼容性、功率效率以及對 ML 和 AI 工作負載的整體適用性。
    2024-08-16 企業新聞 閱讀全文>>
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    2024-08-16 行業動態 閱讀全文>>
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    我們的基準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 擴散器庫中的模型實現，并從速度、內存消耗、吞吐量和輸出圖像質量方面分析推理性能。
    2024-08-09 行業動態 閱讀全文>>
  • DeepChat 大規模三步訓練：NVIDIA H100 SXM5與A100 SXM4 GPU基準測試

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    使用 DeepChat 的 3 步訓練示例，對捷智算平臺提供的 NVIDIA H100 SXM5 與 NVIDIA A100 SXM4 進行 GPU 基準測試。
    2024-08-07 行業動態 閱讀全文>>
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    2024-08-02 企業新聞 閱讀全文>>
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    2024-08-02 行業動態 閱讀全文>>
  • GPU 與 LPU：哪個更適合 AI深度學習工作負載？

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    GPU因其并行處理能力而聞名，而 LPU（例如 Groq 開發的 LPU）則旨在解決自然語言處理 (NLP) 任務的順序性，這是構建 AI 應用程序的基本組成部分。在這篇文章中，我們將考慮深度學習工作負載中的 GPU 和 LPU 之間的主要區別，并研究它們的架構、優勢和性能。
    2024-08-01 企業新聞 閱讀全文>>
  • 人工智能的快速發展如何推動用戶轉向 GPU 云端

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    這提出了一個關鍵問題：買家如何跟上不斷發布的新硬件？在本文中，我們將探討推動新芯片快速發展的因素，它們如何使我們受益，并考慮它如何推動大規模云遷移。
    2024-08-01 行業動態 閱讀全文>>
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    2024-07-31 行業動態 閱讀全文>>
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    2024-07-30 行業動態 閱讀全文>>

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