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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模型铺设基础，然而这个计划背后却隐藏着一个巨大的赌注——24万块GPU的疯狂投资。这不仅是Meta在AI领域的一场豪赌，更是对整个科技行业的一次冲击。 Meta的AI野心：数字游戏的背后是什么…- 0
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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，适当的硬件配置是实验和开发的基石。本文针对的是预算约为15000元的深度学习主机配置。我们将从CPU、GPU、内存、存储等方面出发，考虑性价比和未来的可扩展性，为读者提供详尽的购买指导。 1. CPU 的选择 重要因…- 19
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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。 AD102核心：高性能的代表 首先，让我们来了解一下AD102核心。这款核心的规格令人印象深刻，它代表了英伟达GPU技术的顶峰： 核心面积：AD102核心占据了608平方毫米的面积，提供了…- 227
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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水平，今天我们将深入探讨AD102核心的壮丽之处。 AD102核心的技术壮丽 英伟达的AD102核心不仅仅是一块GPU，它代表了科技的最新进展和最高性能。以下是它的主要技术特点： 1. …- 172
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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巨大的轰动。 新时代的到来：NVIDIA HGX™ H200 NVIDIA在官网宣布推出了NVIDIA HGX™ H200，这个平台基于NVIDIA Hopper架构，搭载了先进…- 85
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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 Unified Device Architecture）就应运而生。本文将深入探讨CUDA是什么、它是如何工作的、为什么它如此重要，并回顾其发展历程。 什么是CUDA？ CUDA是由NV…- 121
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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，却遭遇了一个令人困惑的错误信息："nvidiasmi未找到命令"。小明感到迷茫，但他决心找到解决办法。本文将详细探讨NVIDIA驱动和nvidia-smi命令，并提供解决此…- 1.9k
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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，CUDA究竟有何魔力，为什么它如此重要呢？ CUDA：并行计算的魔法 CPU和GPU都是计算机处理器，它们能够执行各种计算任务，但它们在计算方式上存在差异。CPU擅长线性计算，就像一位大学教授…- 193
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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，GPU以及其性能和可访问性几乎成了不可或缺的一部分。英伟达一直是GPU的代名词，在国际GPU市场中占据主导地位。然而，近年来，AMD也在GPU领域崭露头角，逐渐蚕食…- 64
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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。本文将为你介绍如何下载和安装CUDA Toolkit 12.2 Update 2，以便你能够顺利开始使用这一强大的工具，加速你的计算任务。 步骤1：选择目标平台 首先，让我们来选择适合你的…- 560
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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 故事的主人公是一个拥有N年前的MBP的人，他发现在Mac上跑SD生成一张图太慢了，于是决定进行升级。但他迷茫于应该投资38核GPU还是64GB内存。这是一个充满技术和经济考量的…- 445
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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、灵活地加速你的深度学习训练，而无需繁琐的样板代码。 开篇故事 在探索? Accelerate之前，让我们先想象一下这样一个场景：你是一位深度学习研究者，每天都在不同的设备上运行你的训练脚…- 313
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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，它可以大大加速训练过程。在Azure虚拟机上搭建GPU PyTorch环境可以让你利用云计算的强大性能来进行深度学习任务，而不必购买昂贵的硬件。 2. 想定的硬件和操作系统环境…- 197
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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入探讨。 一、显卡与模型训练 1.1 显卡的作用 显卡，全称图形处理器（GPU），在模型训练中起到了关键作用。与中央处理器（CPU）相比，GPU具有更多的并行处理单元，能够同时处理大量计算任务，从而大…- 427
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