- 用中文训练更快-满血版Deepseek R1本地部署服务器/工作站硬件配置精准分析与推荐 2025-02-14
- 寻求安全、高性能 AI 解决方案的企业现在可以利用 DeepSeek Enterprise 增强的本地部署。专为可扩展性而设计 和合规性,该解决方案与 DeepSeek R1 无缝集成 NVIDIA Enterprise Platform,使组织能够利用先进的 AI 同时保持对数据的完全控制。 DeepSeek 的主要特点: 企业级 AI – Dee
- 大模型Qwen 2.5 系统和硬件配置要求 2025-02-11
- Qwen 2.5 系统和硬件配置要求 探索阿里巴巴在人工智能领域的最新创新 Qwen 2.5 模型的开创性功能。从多功能的 Qwen 2.5 到编码、数学、视觉语言和音频方面的专业变体,这些模型在各种任务中提供卓越的性能。Qwen 2.5 模型的大小从 0.5B 到 72B 参数不等,可满足各种计算
- DeepSeek R1训练和推理一体式服务器/工作站硬件配置、部署具体步骤 2025-02-11
- DeepSeek R1是DeepSeek系列中的一个较小型的语言模型,其参数量为 7B(70亿参数)。相比于DeepSeek V3(671B参数),R1的规模较小,因此对硬件配置的要求相对较低。 推理(Inference)的硬件配置要求:推理任务的硬件需求取决于具体的应用场景、量化技术(如 4-bit 或 8-bit
- DeepSeek V3推理和训练一体式服务器/工作站硬件配置、部署具体步骤 2025-02-11
- DeepSeek V3是DeepSeek系列中的超大规模语言模型,其参数量为 671B(6710亿参数)。作为目前已知的开源大模型之一,其规模和复杂性对硬件配置提出了极高的要求。 假设其参数规模在100亿到1000亿之间或者更高。这一范围的模型通常包括以下特点: 100亿到300亿参数:适
- DeepSeek R1/V3应用-服务器/工作站/集群配置推荐 2025-02-11
- AI人工智能时代,Deepseek全球最强大开源应用选择合适的硬件配置对于模型的训练/推理性能至关重要。DeepSeek包括最新的V3和R1版本,下面我们从DeepSeek潜在应用分析,帮助您在不同场景下做出最优的硬件选择 (一)DeepSeek应用场景 Deepseek R1和V3都是由Deepseek公司开发的
- 2025新品--欧拉图形工作站EA660i介绍 2025-01-15
- UltraLAB EA系列是一款具有大规模并行计算与图形图像处理、多用途图形工作站,该机器支持两颗AMD EPYC第4代/第5代处理器、最大3TB内存容量和2块专业图卡,它是高性能计算环境里,为大规模数据并行计算、图形图像处理、复杂3D模型实时生成、4K视频实时编辑等高端
- 2025v1工程仿真计算工作站/服务器硬件配置 2025-01-11
- 工程仿真计算广泛应用于工业、科学和工程领域,以下是主要的应用方向、相关算法、计算特点,以及推荐的硬件配置。 一、工程仿真计算专业应用 结构力学 基于建筑结构、航空航天、汽车工业中的结构强度、振动分析、疲劳和断裂评估等应用。预测结构在载荷
- 深海探测装备研究、算法、软件工具及高性能计算设备硬件配置推荐 2025-01-03
- 深海探测装备的研究,旨在探索和研究海洋深处的环境、地质构造、生物多样性和资源。其研究内容广泛,涵盖了机械、电子、计算机、材料、通信等多个领域。包括环境感知、数据采集、导航控制、通信以及装备的硬件设计与集成。 以下是主要研究方向、相关算
- 纳维-斯托克斯方程的应用与算法工作站集群硬件配置 2025-01-03
- 纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokes Equations)是描述流体运动的基本方程,广泛应用于流体动力学、气象学、海洋工程、航空航天等领域。以下是关于其应用、算法、计算特点、软件、求解器及硬件配置的详细说明: 1. 应用领域 纳维-斯托克斯方程被用于模拟和分析各
- 人工智能医疗诊断系统研究、算法、软件工具及服务器硬件配置推荐 2024-12-30
- 人工智能医疗诊断系统是一个多学科融合的领域,涵盖了从数据采集、处理到诊断和决策支持的多个环节。每个环节涉及不同的算法、软件工具和硬件配置。 以下是人工智能医疗诊断系统主要研究的方面及其对应的技术细节: 1. 数据采集与预处理 研究内容:数据
- 半导体先进封装研究、算法以及计算设备硬件配置推荐 2024-12-17
- 半导体先进封装是当前微电子领域的研究热点,其核心在于通过创新性的封装技术,提升芯片的性能、降低功耗、缩小尺寸,从而满足日益复杂的电子产品需求,以提高集成度、性能、热管理和成本效益等方面的表现。 其研究内容主要以下几个方面: 三维集成技
- GeoDict 材料数字化设计与仿真软件、算法及工作站硬件配置推荐 2024-12-14
- 在汽车、家电、纺织品、日用品、医药品等各个领域的制造业中,新材料的开发和质量的提高已成为问题。 此外,为了应对产品生命周期的缩短,为了实现快速开发,迫切需要提高材料研发的效率。过去,通过实验和实际测量进行研发是主流,但通过进行分析模拟