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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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    對于許多企業和個人用戶來說,在面臨 GPU 算力需求時,一個關鍵的決策便是選擇短期還是長期的 GPU 算力租賃服務。那么該選擇短期還是長期 GPU 算力租賃服務?下面詳細介紹一下二者的區別。
    2024-08-02 企業新聞 閱讀全文>>
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    在當今科技飛速發展的時代,生命科學領域正經歷著前所未有的變革。隨著研究的深入和數據量的爆炸式增長,對強大計算能力的需求日益迫切。GPU 算力租賃作為一種創新的解決方案,正逐漸在生命科學領域展現出巨大的應用潛力。
    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>>
  • 對于更大的機器學習數據集,CPU 與 GPU 的比較

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    2024-07-31 行業動態 閱讀全文>>
  • 選擇機器學習 GPU 時需要考慮哪些因素?運行ML算法最佳GPU推薦

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    ?利用 GPU 可以實現更高效的數據處理、更快的周轉時間以及更精簡、更有效的 ML 實施。在本文中,我們將討論一些用于運行 ML 算法的最佳 GPU,以及在權衡 ML 項目的硬件選項時需要考慮的最重要因素。
    2024-07-30 行業動態 閱讀全文>>
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