A100

Excel常用函数解析

▍核心功能快速提取数据集中指定排名的数值，例如：销售榜单中找出第2名、第3名的业绩学生成绩中定位前5%的高分临界值▍公式结构=LARGE(数据范围,排名序号)数据范围：需包含数字的单元格区域（如A2:A100
六月五日·2025-06-22 05:18

NVIDIA GPU介绍：概念、序列、核心、A100、H100

概述入职一家大模型领域创业公司，恶补相关知识。概念一些概念：HPC：HighPerformanceComputing，高性能计算SoC：SystemonChip，单片系统FLOPS：FloatingPointOperationsPerSecond，每秒浮点运算次数，用于衡量硬件性能SM：StreamingMultiprocessor，流多处理器QoS：QualityofService，服务质量MI
johnny233·2025-06-09 03:28

爆肝优化！FlashAttention-2性能飙升实战：从原理解析到PyTorch 2.2深度优化（附代码与Benchmark）

引言：Transformer时代的注意力性能革命1.1传统注意力机制的性能瓶颈在大模型训练中，标准Transformer注意力面临三大痛点：内存爆炸：序列长度L=4096时，注意力内存占用达O(L²)，A100
游戏人生的NPC·2025-06-01 13:26

NVIDIA H100 vs A100：新一代GPU架构性能对比分析

一、核心架构演进对比‌Ampere架构（A100）‌采用台积电7nm工艺，集成540亿晶体管，配备6,912个CUDA核心和432个第三代TensorCore，支持FP16、TF32和INT8精度计算。
学术猿之吻·2025-05-02 12:37

Linux服务器部署vLLM环境实战教程

Ubuntu20.04+）已安装-Python：3.9–3.12NVIDIA驱动程序525+、CUDA11.8+（用于CPU加速）GPU：计算能力7.0或更高版本（例如V100、T4、RTX20xx、A100
伪_装·2025-04-26 08:46

看看Grok3怎么回答-沐曦C500计算卡是什么样的水平？

PCIe版本性能约为A100的77%，OAM版本约92%，内存64GB，功耗350-450W。内存带宽数据可能有误，需进一步确认，整体表现接近国际顶级。
释迦呼呼·2025-04-25 22:33

大模型训练显存压缩实战：ZeRO-3 vs 梯度累积 vs 量化混合策略

参数模型为例，其显存消耗主要来自三个方面：参数存储‌：FP32精度下需700GB显存‌梯度缓存‌：反向传播产生的梯度张量与参数量成正比‌优化器状态‌：Adam优化器需维护动量和方差，显存开销为参数量的2倍‌在A100
学术猿之吻·2025-04-16 10:02

AI算力租赁：重塑AI时代核心生产力（下篇）

（一）全栈硬件矩阵支撑多元需求●高端算力：部署H100/A100集群，单集群算力100PFLOPS，支持千亿参数模型训练；●异构计算：融合FPGA/ASIC，针对图像识别优化算力分配，推理速度提升50%
·2025-04-14 16:41

AI部署架构：A100、H100、A800、H800、H20的差异以及如何选型？开发、测试、生产环境如何进行AI大模型部署架构？

本文的原始文章传送门尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。然而，其中一个成功案例，是一个9年经验网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年
45岁资深老架构师尼恩·2025-04-12 22:21

Ubuntu22.04安装Ollama部署DeepSeek-R1:32B模型

一、环境准备1.硬件要求GPU:至少NVIDIAA30/A100(显存≥24GB)内存:≥64GBRAM存储:≥100GB可用空间(模型文件约60GB)2.软件依赖#验证NVIDIA驱动nvidia-smi
闫利朋·2025-04-11 01:02

A100架构解析：超算集群效能跃迁与数据处理范式重构

内容概要NVIDIAA100GPU作为第三代TensorCore架构的集大成者，其创新设计正在重塑高性能计算与人工智能的基础设施逻辑。该架构通过2048个流处理器与6912GB/s的显存带宽构建了新的计算密度基准，结合NVLink3.0实现的600GB/s互联带宽，使单卡算力突破9.7TFLOPS（FP32），较前代V100提升2.5倍。多实例GPU（MIG）技术的引入，将物理GPU划分为7个独立
智能计算研究中心·2025-04-09 14:40

DeepSeek 与 ChatGPT 对比分析

OpenAI拥有雄厚的技术实力和海量的数据、强大的算力支持，与微软的合作更是为其提供了坚实的硬件基础，耗费上万张英伟达A100芯片打造超算平台以保障ChatGPT的运行。
xiaocang668888·2025-04-09 07:52

NVIDIA A100加速引擎核心技术解析

内容概要作为NVIDIAAmpere架构的旗舰产品，A100加速引擎标志着数据中心算力设计的范式转变。
智能计算研究中心·2025-04-03 13:25

NVIDIA A100能效跃迁与架构精解

内容概要作为NVIDIAAmpere架构的旗舰计算卡，A100通过系统性架构重构实现了计算密度与能效的突破性升级。
智能计算研究中心·2025-04-01 18:51

AI大模型训练教程

2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

英伟达常用GPU参数速查表，含B300.....

英伟达常用GPU参数速查表，收藏备用：含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....专注于高性能计算人工智能细分领域
Ai17316391579·2025-03-23 11:59

学习笔记——GPU

注：本文中GPU的讲解以A100型号为例，V100跟A100的架构差别不大也可适用，但是其他架构可能会有所出入。
鹤岗小串·2025-03-23 09:17

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），
软件职业规划·2025-03-15 15:08

英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100

家里有了变故。。。快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版（吐血整理）等的花都谢了的华子最后给开了22k，武汉，应该是14a。不过在这几个月里我坚定了搞几年快钱回家和np朋友因骂了hr，boos被封了哈哈哈在央企想被开除需要做什么？2024小米分布式存储研发急招华为2012被毁意向我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)在央企想被开除需要做
2301_78234743·2025-03-15 08:05

揭秘AWS GPU实例：以极致AI算力与成本优化，重塑企业智能竞争力

一、AWSGPU实例：为AI而生的算力引擎1.1硬件级加速：定义行业标杆NVIDIA顶级芯片阵容：搭载A100/V100TensorCoreGPU（P4/P3实例）、最新H
AWS官方合作商·2025-03-06 23:55

英伟达常见产品使用场景对比说明

产品型号显存容量显存带宽价格（人民币）适用场景模型性能对比数据中心与AI计算H100(SXM)80GBHBM33TB/s未公开（企业级）超大规模AI训练（千亿参数）、HPC比A100性能提升3-6倍（BERT
放羊郎·2025-03-06 14:37

如何本地部署大模型及性能优化指南（附避坑要点）

一、环境准备：硬件与软件的黄金搭档硬件配置显存与内存：7B模型需至少10GB显存（如RTX3060），16B以上推荐专业级显卡（如V100/A100）。若显存不足，可通过CPU
挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-03 17:20

【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战：打造工业级AI开发专家（附完整代码+案例）

直击工业软件开发6大痛点：代码规范、性能优化、多约束条件处理等难题一次性解决显存消耗降低90%：4×A100全参数微调显存需求从320GB→32GB，中小企业也能玩转大模型实战案例全覆盖：包含PLC代码生成
爱吃青菜的大力水手·2025-03-03 11:06

一文搞懂最新NVIDIA GPU满血版和阉割版芯片：A100、H100、A800、H800、H20的差异

目录一、NVIDIAGPU架构1、Blackwell架构2、Hopper架构3、Ampere架构4、Turing架构5、Volta架构二、A100、H100、A800、H800、H20差异对比1.A100
神马行空·2025-03-02 06:09

A100高效架构深度解析

本文通过系统性拆解A100的核心技术模块，重点探讨其在计算密度、互联效率与资源利用率三个维度的突破性设计。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

A100 解析：为何它成为 AI 大模型时代的首选？

A100采用NVIDIAAmpere架构，是NVIDIA数据中心平台的引擎。A100的性能比上一代产品提升高达20倍，并可划分为七个GPU实例，以根据变化的需求进行动态调整。
PPIO派欧云·2025-02-27 18:37

A100核心加速：高效计算方案解析

内容概要在人工智能与高性能计算领域，A100核心加速技术通过多维度的架构创新，重新定义了算力效率的边界。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

秒杀ChatGPT ？国产之光DeepSeek探究

幻方量化为DeepSeek的技术研发提供了强大的硬件支持，使其成为大厂外唯一一家储备万张A100芯片的公司。
南风过闲庭·2025-02-24 17:41

NVIDIA A100 SXM4与NVIDIA A100 PCIe版本区别深度对比：架构、性能与场景解析

NVIDIAA100SXM4与PCIe版本深度对比：架构、性能与场景解析作为NVIDIAAmpere架构的旗舰级数据中心GPU，A100系列凭借强大的计算能力和显存带宽，已成为人工智能训练、高性能计算（
ASI人工智能·2025-02-23 09:55

DeepSeek的架构设计

DeepSeek的架构设计一、基础架构层1.超大规模算力集群跨地域异构计算:南京/临港等多地超算中心构建混合集群，10万+GPU卡规模（含H100/A100等），通过自研RDMA网络实现μs级延迟能效优化
程序猿000001号·2025-02-22 06:24

书生·浦语大模型（二）趣味demo【已体验灵笔】

cli_demo（二）部署实战营优秀作品八戒-Chat-1.8B模型1、配置基础环境2、下载运行Chat-八戒Demo（三）通过InternLM2-Chat-7B运行Lagent智能体Demo（开启30%A100
ww伟·2025-02-21 23:45

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

计算bound场景：模型参数量较小（如参数量未超出单卡显存容量，使用纯数据并行）或计算密度极高（如大batchsize下的矩阵运算）时，A100的计算能力（FP16/FP32算力）可能被充分利用，此时训练是计算
x66ccff·2025-02-19 18:28

显卡性能对比：P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100

32GBRTX3080RTX2080TiRTXA4000RTXA5000A100-SXM4-80GBA100-PCIE-40GBTITANXpRTX3060RTX3080TiV100-32GBTeslaT4A800H100世上最全NVDIAGPU参数列表：V100，A100
u013250861·2025-02-17 03:27

Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择，各自的配置详细与架构详细介绍，分别运用于哪些项目场景

大家好，我是，今天给大家介绍一下本文深入解析了Nvidia系列显卡B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100的配置细节和架构特点，并探讨了它们在不同项目场景中的适用性。
m0_74823317·2025-02-17 03:26

【vLLM 学习】安装

依赖环境操作系统：LinuxPython：3.8-3.12GPU：计算能力7.0或更高（例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
·2025-02-16 23:25

Deep Seek大模型部署到本地 详细教程

以下是将DeepSeek大模型部署到本地开发环境的详细教程，分为多个步骤，包含技术细节和注意事项：步骤1：环境准备硬件要求GPU：推荐NVIDIAGPU（至少16GB显存，如RTX3090/4090或A100
Katie。·2025-02-12 11:40

RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer.

RuntimeError:FlashAttentiononlysupportsAmpereGPUsornewer.报错原因分析：GPU机器配置低，不支持特斯拉-V100；是否有解决方案,是；方案1、能搞到A100
福将～白鹿·2025-02-08 22:27

【DeepSeek全解析】最全面的问答指南，一文读懂！

它出身不凡，背后有量化私募巨头幻方支持，曾因储备万张A100芯片引人瞩目，后凭DeepSeekV2开源模型引爆大模型价格战，以超低推理成本震撼行业，让大厂纷纷跟进。
程序员辣条·2025-02-02 18:17

vscode用ssh连接服务器后，明明内存还很富足，为什么却很卡顿

额外的发现3、解决二、附加：buffer/cache和swap的先后顺序三、个人总结reference前言  这两天由于需要跑实验，数据集比较大，因此我在vscode上通过ssh连接上我们实验室的服务器（两张A100
炸毛小怪·2025-02-01 15:37

NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？

本文将从这些角度出发，对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
DO_Community·2025-01-25 09:37

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？
kcarly·2025-01-19 07:39

NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺 晶体管超1400亿

作为参考，NVIDIA自家旗舰Ampere架构的A100为542亿个晶体管（每平方毫米约为6560万个晶体管），AMD阵营中采用Aldebaran架构的InstinctMI200系列为582亿个晶体管（
Java小海.·2025-01-18 17:54

【vLLM 学习】安装

依赖环境操作系统：LinuxPython：3.8-3.12GPU：计算能力7.0或更高（例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
·2025-01-17 00:08

英伟达A100算力卡性能及应用

英伟达A100是一款高性能计算卡，基于英伟达Ampere架构，专为数据中心和高性能计算领域设计。
算力资源比较多·2024-09-06 05:16

昇腾910B与英伟达A100性能参数对比

昇腾910B与英伟达A100的参数对比可以从以下几个方面进行：架构与制程工艺：昇腾910B：采用了华为自主研发的DaVinci架构，这是一种面向人工智能应用的高效能计算架构。
算力资源比较多·2024-09-01 10:04

MindSearch 快速部署（InternStudio 版）

选择InternStudio算力平台50%A100的cuda12.2的开发机，并使用sshvscode远程连接到开发机。
qq_31064397·2024-08-30 04:18

英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090的详细性能参数对比

英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX4090的详细性能参数对比：英伟达A100架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数
算力资源比较多·2024-08-26 00:48

阿里云GPU服务器租用费用，一年1小时和1个月价格表

阿里云GPU服务器租用价格表包括包年包月价格、一个小时收费以及学生GPU服务器租用费用，阿里云GPU计算卡包括NVIDIAV100计算卡、T4计算卡、A10计算卡和A100计算卡，GPU云服务器gn6i
腮帮子疼·2024-02-11 07:17

2024阿里云GPU服务器租用费用价格表说明

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熵云AI·2024-02-08 17:54

阿里云GPU服务器一年、1个月、1小时收费和学生GPU服务器租用费用

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熵云AI·2024-02-08 17:23
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