- 太赫兹技术计算终极利器-UltraLAB图形工作站解决方案 2024-05-06
- 太赫兹技术是一个关键的交叉前沿领域，它涉及到物理学、化学、信息科学和生命科学等多个学科。具体来说，太赫兹波段的电磁波具有独特的性质和应用潜力，在太赫兹辐射源和探测技术方面，研究重点包括基于电子学技术的返波管、耿氏振荡器和基于光子学技
- 高功率微波导弹研究、算法与计算设备硬件配置推荐 2024-05-01
- 高功率微波（HPM）导弹是一种新兴的非动能武器，利用高强度电磁脉冲（EMP）攻击敌方电子设备，使其失效或损坏，从而达到瘫痪或摧毁敌方指挥、控制、通信和情报 (C4I) 系统的目的。其研究涵盖了多个关键技术领域，以确保其有效性和实战能力。以下是高功率微
- 设计与仿真计算团队的完美计算装备配置与私有云计算推荐 2024-04-29
- 设计与仿真在多个领域中都有着广泛的应用，例如工程、自然科学、国防军事、汽车、机械、电力电子、医学、城市交通、建筑和教育等。在这些领域中，设计与仿真主要用于优化设计方案、预测系统性能、评估风险等方面。 设计与仿真技术的应用范围非常广泛，
- 全面开放：NVIDIA加速Meta Llama 3的推理 2024-04-24
- Meta 最新的开放式大型语言模型采用 NVIDIA 技术构建，经过优化，可在从云和数据中心到边缘和 PC 的 NVIDIA GPU 上运行。 NVIDIA 今天宣布对其所有平台进行优化，以加速最新一代大型语言模型 （LLM） Meta Llama 3。 开放模式与 NVIDIA 加速计算相结合，使开发人员、研究人
- 如何在本地运行 Llama 3 8B 和 Llama 3 70B及硬件配置推荐 2024-04-24
- Llama 3 是 Meta AI 开发的大型语言模型的最新突破。其产品包括两个出色的变体：80 亿参数的 Llama 3 8B 和 700 亿参数的 Llama 3 70B。这些模型因其在各种自然语言处理任务中的出色表现而受到广泛关注。如果您有兴趣在当地利用它们的力量，本指南将引导您使用 ollama 工
- 无人机图像识别与便携图形工作站硬件配置分析 2024-04-23
- 无人机图像识别技术赋能了多个行业，例如： 在农业领域，它可以帮助农民对作物进行准确的识别和分析，以实施相应的防灾措施，并对农业设施及环境进行监测。 在交通领域，这项技术被用于监控道路情况，针对交通拥堵或事故进行实时响应， 同时在安防、军
- 700亿(70B)规模的多模态大模型微调和推理的硬件配置分析与推荐 2024-04-23
- 多模态大模型（参数规模：70B，即700亿）融合了多种类型的数据（如文本、图像、语音、视频等），执行复杂的跨模态理解和生成任务。这类模型主要涉及以下计算： 多模态数据预处理： 数据解码：对不同模态数据进行解码，如图像的解码、音频的采样和转换等。
- 动力电池仿真计算与图形工作站硬件配置推荐 2024-04-19
- 动力电池仿真涉及多个方面的计算，主要包括电池的电化学特性、热特性、机械特性等，并通常使用专用的仿真软件来完成： 电化学建模与仿真： 电荷转移动力学：模拟电极/电解质界面上电荷传递速率，包括锂离子嵌入/脱出的动力学过程。 电化学阻抗：计算电池
- Schlumberger Eclipse油藏模拟软件与图形工作站硬件配置推荐 2024-04-19
- Schlumberger的ECLIPSE是一款专业的油藏模拟软件，主要用于对地下油、气、水多相流体流动进行数学建模与数值模拟。以下是ECLIPSE进行的主要计算类型、涉及的算法，以及硬件配置中CPU单核与多核的分工，以及确定CPU核数、计算规模和内存容量合理性的考量： ECLIPSE主
- 冷冻电镜图像重建计算对存储服务器硬件配置推荐24v2 2024-04-12
- 冷冻电镜（Cryo-Electron Microscopy, Cryo-EM）图像重建计算是一项对存储服务器有着极高技术要求的任务，因为冷冻电镜数据集庞大且复杂，数据处理流程涉及大量计算密集型步骤。以下是针对冷冻电镜图像重建计算对存储服务器的关键技术要求： 1.超大容量存储： -
- 8K超高清视频剪辑对存储服务器的配置推荐24v2 2024-04-12
- 8K超高清视频剪辑对存储服务器的配置要求相当高，尤其是在处理大尺寸、高帧率和高比特率的8K RAW素材时，需要服务器具备出色的性能和充裕的存储资源。以下是此类应用的关键配置要求： 存储容量： 大容量存储是基础，8K视频占用的空间远大于常规分辨率，因
- 深度学习训练、大模型微调、推理对存储服务器硬件配置推荐24v2 2024-04-11
- 深度学习训练: 存储容量: 训练数据集的大小决定了存储容量的需求。对于大型数据集，需要使用高容量的存储服务器。 存储性能: 训练过程中需要频繁地读写数据，因此需要高性能的存储服务器。推荐使用 NVMe SSD 等高性能存储介质。 可靠性: 训练过程中产生的模型
