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Meta的AI野心：24万块GPU背后的疯狂赌注
在硅谷的某个角落，Meta的CEO马克·扎克伯格正坐在他那间灯光昏暗的办公室里，面对一台超级计算机。他的目光紧盯着屏幕上的GPU使用情况，那数字正在飞速增长。就在这一刻，他的团队正在为训练下一代Llama 4模型铺设…
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如何在预算内配置一台适合深度学习的主机？
本文将探讨如何在有限的预算内，配置一台适合初学者使用的深度学习主机。我们将比较各种硬件选项，并提供具体的配置建议，帮助读者在购买过程中做出明智的决策。 引言 在人工智能和机器学习领域，适当的硬件配置是…
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AD102 vs. AD103：性能对决
在硬件科技的领域中，英伟达一直是炙手可热的话题。他们的GPU技术一直处于行业的前沿，为用户提供卓越的图形处理性能。而今天，我们将聚焦在英伟达的两款顶级核心——AD102和AD103上，探讨它们之间的差异和竞争。 AD1…
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英伟达AD102核心：RTX 4090显卡的科技巅峰
在硬件科技领域，英伟达一直以来都是引领者，为全球用户提供了高性能的图形处理器（GPU）解决方案。而最近，他们推出的AD102核心，特别是用于RTX 4090显卡的版本，再次引起了广泛的关注。这款核心代表了科技的最高…
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NVIDIA推出首款搭载HBM3e内存的GPU：引领AI和科学计算的未来
随着人工智能和高性能计算的不断发展，GPU（图形处理单元）的角色变得愈发重要。在这个领域，NVIDIA一直是领先的创新者之一。最近，NVIDIA再次引领潮流，宣布推出了首款搭载HBM3e内存的GPU，这一消息在科技界掀起了…
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CUDA：加速深度学习和科学计算的引擎
在现代计算机科学和工程领域，深度学习、科学计算和图形处理等应用程序需要强大的计算能力来处理大规模数据和复杂的算法。然而，传统的中央处理单元（CPU）在某些情况下可能无法满足这些需求。这时，CUDA（Compute …
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解决”nvidiasmi未找到命令”问题：深入探讨NVIDIA驱动和nvidia-smi命令
在数字时代，图形处理单元（GPU）的作用愈发重要。小明是一位数据科学家，他在一台装有NVIDIA显卡的计算机上进行深度学习研究。然而，有一天，当他尝试在终端中运行nvidia-smi命令来查看GPU的状态时，却遭遇了一个…
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如何理解英伟达的CUDA技术：计算领域的革命者
在密尔沃基工学院的演讲中，英伟达的CEO黄仁勋分享了一段令人振奋的话语，他讲述了英伟达的发展史以及一项技术的贡献，这项技术便是CUDA。这个技术已经改变了计算领域的格局，让GPU在大数据计算中崭露头角。那么，C…
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如何应对GPU暴增的GenAI时代：AMD跨越英伟达的CUDA软件护城河
在生成式AI（GenAI）时代，GPU的重要性不可忽视。英伟达和AMD作为GPU市场的两大巨头，正展开激烈的角逐。本文将探讨GenAI时代下GPU的关键作用，以及AMD如何挑战英伟达的CUDA软件护城河。 背景 当我们讨论GenAI时，G…
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优化你的CUDA Toolkit 12.2 Update 2下载体验
在当今数字化时代，计算机图形和深度学习等领域的迅速发展使得图形处理单元（GPU）的需求变得前所未有的强烈。而NVIDIA的CUDA Toolkit一直以来都是开发者和研究者们的首选，帮助他们充分发挥GPU的潜力。本文将为你…
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用有趣的方式解决Mac上Stable Diffusion的GPU和内存选择困境
你好，各位读者！今天我要和大家分享一个关于在Mac上跑Stable Diffusion（SD）时的GPU和内存选择问题，以及如何以有趣的方式解决这个困扰许多人的难题。或许，在文章的最后，你会找到适合你的解决方案。 背景故事 …
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教程：加速你的深度学习训练 – 使用? Accelerate
你是否曾经为在不同设备上运行PyTorch训练脚本而感到烦恼？是否厌烦了编写和维护与多GPU/TPU/fp16相关的样板代码？如果是的话，那么你来对地方了。本教程将介绍如何使用? Accelerate来轻松、高效、灵活地加速你的深…
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在Azure虚拟机上搭建GPU PyTorch环境的完整指南
你好！欢迎来到本教程，我们将一步一步教你如何在Azure虚拟机上搭建一个强大的GPU PyTorch环境，以便进行深度学习任务。在这个教程中，我们将涵盖以下主题： 1. 引言 在深度学习和机器学习中，GPU是必不可少的工具…
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炼丹&运行大模型会损伤显卡吗？
在人工智能的世界里，训练模型被形象地称为“炼丹”。这一过程对硬件，特别是显卡的需求极大。那么，运行大型模型是否会损伤显卡呢？本文将从显卡的工作原理、大型模型的特点、潜在风险因素以及保护措施等方面进行深…
