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    在本文中，我們將對 PyTorch 和 TensorFlow 進行全面的比較分析。我們將探討它們的發展歷史、主要功能以及它們在各個方面的比較。我們的目標是突出每個框架的優勢并提供明智的見解，以幫助您為您的 AI 項目選擇最佳框架。
    2024-08-29 行業動態 閱讀全文>>
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    2024-08-23 企業新聞 閱讀全文>>
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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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    我們在捷智算平臺上收到的最常見問題之一是如何充分利用我的 GPU？今天針對這個問題，為大家做一個詳細的解答，同時分享給大家合適的 GPU 選擇指南。
    2024-08-16 行業動態 閱讀全文>>
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    上個月底，Meta推出了Llama 3.1 大型語言模型 (LLM) 系列。它由三個新模型組成——預先訓練和指令調整的文本輸入/文本輸出開源生成式 AI 模型，參數數量分別為 8B、70B 和 405B。
    2024-08-08 企業新聞 閱讀全文>>
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    如何將 AI 云服務與AE和Nuke集成？此集成應用及優勢詳解

    本文將介紹如何將 AI 云服務與 After Effects 和 Nuke 集成以增強視覺敘事。我們將比較這兩種軟件，并通過其在現實場景中的應用示例討論這種集成的優勢，從而可能帶來更高效的工作流程、創新效果和改進的敘事技巧。
    2024-08-08 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？

    GPU 與 LPU：哪個更適合 AI深度學習工作負載？

    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>>
  • 如何增強大規模AI加速的硬件可靠性？GPU集群常見可靠性問題及解決方案

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    確保硬件可靠性對于 AI 開發至關重要。不可靠的硬件可能會帶來負面影響，從丟失寶貴的訓練數據和進度等小麻煩到導致數月訓練成果付諸東流的災難性故障。在本文中，我們將研究與傳統內部部署硬件設置相關的挑戰，并討論為什么云 GPU 提供了實現和維持高水平硬件可靠性的可行解決方案。
    2024-07-31 企業新聞 閱讀全文>>
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    從本質上講，人工智能和機器學習不僅是云計算未來的一部分，它們還在塑造云計算。本文探討了人工智能和機器學習在云計算中的實際應用。
    2024-07-29 行業動態 閱讀全文>>
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    在當今人工智能迅速發展的時代，AI 訓練服務器成為了推動技術進步和應用創新的關鍵基礎設施。無論是科研機構的前沿研究，還是企業的業務拓展，都離不開高性能的 AI 訓練服務器。本文將帶您從入門級別開始，全面深入地了解 AI 訓練服務器。
    2024-07-12 行業動態 閱讀全文>>
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