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人臉門禁,解放雙手

  • PyTorch 與 TensorFlow:面向 AI 開發(fā)人員的深入比較

    PyTorch 與 TensorFlow:面向 AI 開發(fā)人員的深入比較

    在本文中,我們將對 PyTorch 和 TensorFlow 進(jìn)行全面的比較分析。我們將探討它們的發(fā)展歷史、主要功能以及它們在各個(gè)方面的比較。我們的目標(biāo)是突出每個(gè)框架的優(yōu)勢并提供明智的見解,以幫助您為您的 AI 項(xiàng)目選擇最佳框架。
    2024-08-29 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • 哪些GPU適用于 AI 項(xiàng)目?2024年適用于 AI 推理任務(wù)的5大GPU推薦

    哪些GPU適用于 AI 項(xiàng)目?2024年適用于 AI 推理任務(wù)的5大GPU推薦

    高效的計(jì)算能力對于實(shí)現(xiàn)最佳性能并最大程度降低能耗至關(guān)重要。雖然關(guān)于使用 GPU 進(jìn)行人工智能訓(xùn)練的信息很多,但關(guān)于選擇最佳 GPU 進(jìn)行人工智能推理的指導(dǎo)卻很少。本文探討了用于 AI 推理的頂級 GPU,以幫助您節(jié)省金錢并減少花費(fèi)的時(shí)間。
    2024-08-23 企業(yè)新聞 閱讀全文>>
  • GeForce RTX 4070 與 L4:適用于 ML 和 AI 的中端 GPU 全面對比

    GeForce RTX 4070 與 L4:適用于 ML 和 AI 的中端 GPU 全面對比

    在眾多可用選項(xiàng)中,GeForce RTX 4070 和 NVIDIA L4 是中端 GPU 領(lǐng)域的突出競爭者。本文將全面比較這兩款 GPU,重點(diǎn)關(guān)注它們的架構(gòu)、性能、軟件兼容性、功率效率以及對 ML 和 AI 工作負(fù)載的整體適用性。
    2024-08-16 企業(yè)新聞 閱讀全文>>
  • 在 AI 應(yīng)用中如何充分利用GPU?合適的 GPU 選擇指南

    在 AI 應(yīng)用中如何充分利用GPU?合適的 GPU 選擇指南

    我們在捷智算平臺上收到的最常見問題之一是如何充分利用我的 GPU?今天針對這個(gè)問題,為大家做一個(gè)詳細(xì)的解答,同時(shí)分享給大家合適的 GPU 選擇指南。
    2024-08-16 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • Meta 推出 Llama 3.1:開源 AI 的新時(shí)代

    Meta 推出 Llama 3.1:開源 AI 的新時(shí)代

    上個(gè)月底,Meta推出了Llama 3.1 大型語言模型 (LLM) 系列。它由三個(gè)新模型組成——預(yù)先訓(xùn)練和指令調(diào)整的文本輸入/文本輸出開源生成式 AI 模型,參數(shù)數(shù)量分別為 8B、70B 和 405B。
    2024-08-08 企業(yè)新聞 閱讀全文>>
  • 如何將 AI 云服務(wù)與AE和Nuke集成?此集成應(yīng)用及優(yōu)勢詳解

    如何將 AI 云服務(wù)與AE和Nuke集成?此集成應(yīng)用及優(yōu)勢詳解

    本文將介紹如何將 AI 云服務(wù)與 After Effects 和 Nuke 集成以增強(qiáng)視覺敘事。我們將比較這兩種軟件,并通過其在現(xiàn)實(shí)場景中的應(yīng)用示例討論這種集成的優(yōu)勢,從而可能帶來更高效的工作流程、創(chuàng)新效果和改進(jìn)的敘事技巧。
    2024-08-08 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • GPU 與 LPU:哪個(gè)更適合 AI深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載?

    GPU 與 LPU:哪個(gè)更適合 AI深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載?

    GPU因其并行處理能力而聞名,而 LPU(例如 Groq 開發(fā)的 LPU)則旨在解決自然語言處理 (NLP) 任務(wù)的順序性,這是構(gòu)建 AI 應(yīng)用程序的基本組成部分。在這篇文章中,我們將考慮深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載中的 GPU 和 LPU 之間的主要區(qū)別,并研究它們的架構(gòu)、優(yōu)勢和性能。
    2024-08-01 企業(yè)新聞 閱讀全文>>
  • 如何增強(qiáng)大規(guī)模AI加速的硬件可靠性?GPU集群常見可靠性問題及解決方案

    如何增強(qiáng)大規(guī)模AI加速的硬件可靠性?GPU集群常見可靠性問題及解決方案

    確保硬件可靠性對于 AI 開發(fā)至關(guān)重要。不可靠的硬件可能會帶來負(fù)面影響,從丟失寶貴的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和進(jìn)度等小麻煩到導(dǎo)致數(shù)月訓(xùn)練成果付諸東流的災(zāi)難性故障。在本文中,我們將研究與傳統(tǒng)內(nèi)部部署硬件設(shè)置相關(guān)的挑戰(zhàn),并討論為什么云 GPU 提供了實(shí)現(xiàn)和維持高水平硬件可靠性的可行解決方案。
    2024-07-31 企業(yè)新聞 閱讀全文>>
  • 人工智能AI和和機(jī)器學(xué)習(xí)ML在云計(jì)算中的實(shí)際應(yīng)用指南

    人工智能AI和和機(jī)器學(xué)習(xí)ML在云計(jì)算中的實(shí)際應(yīng)用指南

    從本質(zhì)上講,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)不僅是云計(jì)算未來的一部分,它們還在塑造云計(jì)算。本文探討了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在云計(jì)算中的實(shí)際應(yīng)用。
    2024-07-29 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
  • 從入門到精通:AI訓(xùn)練服務(wù)器的全面解析

    從入門到精通:AI訓(xùn)練服務(wù)器的全面解析

    在當(dāng)今人工智能迅速發(fā)展的時(shí)代,AI 訓(xùn)練服務(wù)器成為了推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。無論是科研機(jī)構(gòu)的前沿研究,還是企業(yè)的業(yè)務(wù)拓展,都離不開高性能的 AI 訓(xùn)練服務(wù)器。本文將帶您從入門級別開始,全面深入地了解 AI 訓(xùn)練服務(wù)器。
    2024-07-12 行業(yè)動(dòng)態(tài) 閱讀全文>>
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