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设计办公云电脑解决方案

 2023-10-11 10:48:53   241

设计办公云电脑解决方案

如何对戴尔计算机上的蓝屏或停止错误代码进行故障处理

 2023-09-23 10:47:12   247

本文提供有关如何识别戴尔计算机上的蓝屏或停止错误并对其进行故障处理的信息。查找故障处理步骤以解决蓝屏或停止错误。

英伟达GPU龙头稳固,国内逐步追赶(详解)

 2023-09-14 11:06:53   179

海外龙头厂商占据垄断地位,AI 加速芯片市场呈现“一超多强”态势。数据中心 CPU 市场上,英特尔份额有所下降但仍保持较大领先优势,AMD 持续抢占份额势头正盛。AI 加速芯片市场上,英伟达凭借硬件优势和软件生态一家独大,在训练、推理端均占据领先地位。根据 Liftr Insights 数据,2022 年数据中心 AI 加速市场中,英伟达份额达 82%,其余海外厂商如 AWS 和 Xilinx 分别占比 8%、4%,AMD、Intel、Google 均占比 2%。

Intel揭示2023~2025服务器CPU路线图

 2023-09-13 12:19:23   472

图片 近日,Intel正式公布了2023至2025年的Xeon处理器产品路线图。根据此计划,未来几年将会推出Emerald Rapids、Granite Rapids和Sierra Forest以及Clearwater Forest等P核心/E核心系列产品。 Intel正式公布了2023至2025年的Xeon处理器产品路线图。根据此计划,未来几年将会推出Emerald Rapids、Granite Rapids和Sierra Forest以及Clearwater Forest等P核心/E核心系列产品。

谁在抢GPU?

 2023-09-12 14:27:45   188

8月,英伟达发布了二季度财报,财报显示,公司二季度营收135亿美元,创季度新高且同比增长超100%。公司预期三季度该数字将达到160亿美元。与此同时,高端芯片的强劲需求将公司毛利率大幅提升至71.2%,二季度净利润61.8亿美元,同比涨幅达到惊人的843%。 这是什么概念呢?相当于英伟达在三个月时间里多赚了六七十亿美元,而且之后每个季度都有望入账这么多钱,即使放在群英荟萃的硅谷,这样的成绩也足以让大家感到惊讶了。

NVIDIA RTX 助力大型复杂建筑项目应对渲染挑战

 2023-08-24 10:16:40   193

Layton Construction 使用 RTX Ada 架构 GPU 改进可视化工作流,为建筑项目各个阶段创造出逼真的渲染和动画。

拖拽下图像就能生成视频,中科大、微软等DragNUWA属实惊艳

 2023-08-24 10:08:35   225

随着 ChatGPT、GPT-4、LLaMa 等模型的问世,人们越来越关注生成式模型的发展。相比于日渐成熟的文本生成和图像生成,视频、语音等模态的 AI 生成还面临着较大的挑战。 现有可控视频生成工作主要存在两个问题:首先,大多数现有工作基于文本、图像或轨迹来控制视频的生成,无法实现视频的细粒度控制;其次,轨迹控制研究仍处于早期阶段,大多数实验都是在 Human3.6M 等简单数据集上进行的,这种约束限制了模型有效处理开放域图像和复杂弯曲轨迹的能力。

生成式AI的应用路线图:应用领域与典型案例等

 2023-08-23 10:33:03   215

生成式AI的可控性越强,对市场和产业的颠覆性就越大! 随着生成式AI对生成内容的可控性不断提高,生成式AI适用的应用场景也会不断扩展和深化。量变引起质变。一旦突破领域阈值,生成式AI就可以彻底改造现有的产品生态,为产品赋予真正的智能元素。

2023信创软件品牌影响力研究报告

 2023-08-22 15:29:18   199

中国面临的“卡脖子”现象不仅发生在芯片、半导体等高端制造领域,软件范畴也同样面临被限制发展的风险,一些关键工业软件已经受到限供。结合当前外部基础软件和应用软件公司对俄的制裁,全软件生态自主可控的必要性愈发凸显,摆脱供应软肋,软件信创化的重要性值得关注。 外围环境变化,自主可控是防范软件供应风险的有力手段。对俄断供进一步为我们带来警醒,基础软件信创化刻不容缓,微软、西门子、甲骨文、SAP、Autodesk、ABB、GENESYS、 Red Hat、GitHub、Docker等基础软件、开源社区、核心工业软件厂商相继停止俄罗斯境内服务。

新的 MLPerf 推理网络部分展现 NVIDIA InfiniBand 网络和 GPUDirect RDMA 的强大能力

 2023-08-21 11:44:00   201

在 MLPerf Inference v3.0 中,NVIDIA 首次将网络纳入了 MLPerf 的评测项目,成为了 MLPerf 推理数据中心套件的一部分。网络评测部分旨在模拟在真实的数据中心中,网络软、硬件对于端到端推理性能的影响。 在网络评测中,有两类节点:前端节点生成查询,这些查询通过业界标准的网络(如以太网或 InfiniBand 网络)发送到加速节点,由加速器节点进行处理和执行推理。

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