gpu云服务

Linux云计算运维有前景吗?

伴随着云计算技术的发展，越来越多的企业和组织开始使用云服务来部署和运行他们的应用程序和服务，因此对云计算技术人才的需求量也持续增长，那么Linux云计算运维有前景吗?
老男孩IT教育·2025-02-23 18:27

【软考高项】【英语知识】- 21 - 单词积累

项目管理词汇2.1十大知识域2.2五大过程组2.349个子过程2.4工具和技术汇总2.5输入和输出汇总一、常见计算机技术词汇序号中文英文1云计算Cloudcomputing2云存储Cloudstorage3云服务
oo寻梦in记·2025-02-23 17:56

Linux在云计算和大数据的应用有哪些

例如，AmazonWebServices(AWS)、GoogleCloudPlatform(GCP)和MicrosoftAzure等主要云服务提供商都使用Linux作为其云基础设施的基础。
coder_wwwdy·2025-02-23 17:25

在 GPU 上实现全规模文件系统加速

摘要现代高性能计算和人工智能计算解决方案经常使用GPU作为其主要计算能力来源。这就为GPU应用程序的存储操作造成了严重的不平衡，因为每一个此类存储操作都必须向CPU发出信号并由CPU处理。
·2025-02-23 16:04

前端面试题（超全！）

（2）那么就拿html和css来说，是靠GUI来渲染的，那么如果要避免回流重绘，需要靠GPU进程完成，这样性能会好。（3）js是靠渲染进程的渲
技术猿禁·2025-02-23 15:06

Day11-04.案例-文件上传-阿里云OSS-准备

Day11-04.案例-文件上传-阿里云OSS-准备1.阿里云OSS：阿里云是阿里巴巴集团旗下全球领先的云计算公司，也是国内最大的云服务提供商。
我以为心都空了·2025-02-23 14:00

Xmodel-VLM: A Simple Baseline for Multimodal Vision Language Model

它是为在消费级GPU服务器上高效部署而设计的。我们的工作直接面对一个关键的行业
UnknownBody·2025-02-23 14:58

NVIDIA-vGPU介绍和下载地址以及安装流程

这里以NVIDIA-Linux-x86_64-470.63-vgpu-kvm.run文件进行介绍和下载安装NVIDIA-Linux-x86_64-470.63-vgpu-kvm介绍NVIDIA-Linux-x86
萌萌哒240·2025-02-23 13:56

骁龙 8 至尊版：AI 手机的变革先锋

目录引言性能跃升：AI手机的强劲根基（一）CPU性能革命（二）GPU图形进化（三）NPU智能核心AI体验革新：多维度的智能进化（一）个性化多模态AI助手（二）影像体验的AI重塑（三）游戏体验的AI赋能生态合作与未来展望引言在当今科技飞速发展的时代
倔强的小石头_·2025-02-23 12:44

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

手把手教你本地部署DeepSeek大模型！从环境搭建到数据训练全流程实战

DeepSeek作为国产优秀大模型，支持本地化部署和私有数据训练，可完美解决：数据不出内网：医疗/金融等敏感行业刚需垂直领域定制：用自有数据打造专属AI助手算力自由掌控：灵活调配GPU资源，成本可控本文将带你从零完成
菜鸟养成_记·2025-02-23 08:16

云服务器和物理服务器该如何选择

随着互联网的快速发展，企业大多都会选择云服务器和物理服务器进行使用，那么对于云服务器和物理服务器两者之间该如何进行选择呢？
wanhengidc·2025-02-23 07:35

英伟达（NVIDIA）芯片全解析：专业分类、应用场景与真实案例

NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词，它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能（AI）、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么，NVIDIA的芯片有哪些分类？它们分别用在哪里？
嵌入式Jerry·2025-02-23 06:31

deepseek-r1系列模型私有化部署分别需要的最低硬件配置

系列模型部署所需的最低硬件配置如下‌：‌DeepSeek-R1-1.5B‌‌CPU‌：最低4核（推荐多核处理器）‌内存‌：8GB+‌硬盘‌：3GB+存储空间（模型文件约1.5-2GB）‌显卡‌：非必需（纯CPU推理），若GPU
Sophie'sCookingLab·2025-02-23 05:21

TTRSS 迁移实战

背景几年前在云服务器上搭建了一套TTRss+RssHub集群,用于阅读文章.具体可以参见这篇文章:使用K8S部署RSS全套自托管解决方案-RssHub+TinyTinyRss-东风微鸣技术博客近期云服务器要到期了
·2025-02-22 23:19

前端性能优化:页面加载速度慢怎么办？

缓存静态资源缓存webpack的hash策略-文件资源缓存减少资源请求量图片懒加载代码构建优化webpack资源压缩treesharking-js代码的精简分包按需加载浏览器渲染优化webworkerGPU
好运连连女士·2025-02-22 20:12

一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器-FreeAskInternet

什么是FreeAskInternetFreeAskInternet是一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器，使用LLM生成答案，无需GPU。
星霜笔记·2025-02-22 18:24

趣丸多云架构的演进与实践：从单云到多云2.0的旅程

一、趣丸云端架构的发展历程趣丸科技的云计算之旅始于单云时代，那时所有的基础设施都集中在单一的云服务提供商上。虽然这种架构简单且易于快速部署，但其可靠性完全依赖于云服务提
ITPUB-微风·2025-02-22 09:41

如何评估代理IP服务对AI大模型训练的影响

工程师们往往更关注GPU型号或算法优化，却容易忽略网络链路这个隐形变量。本文将以可复现的测试方法，拆解代理IP对训练效果的三大影响维度，手把手教您建立科学的评估体系。
·2025-02-22 08:33

YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型

环境准备在开始之前，确保你的开发环境满足以下要求：Python版本：3.8或以上PyTorch：1.9或以上CUDA：如果使用GPU，加速训练和推理TorchServe：用于模型
SYC_MORE·2025-02-22 07:57

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

iperf3 测试云服务性能

要使用iperf3测试百度云主机的实际带宽，您可以按照以下步骤操作：安装iperf3：首先，您需要在云主机上安装iperf3。在CentOS系统中，可以使用以下命令安装：yum-yinstalliperf3Ubuntu安装命令：sudoapt-getinstalliperf3对于Windows系统，您需要下载并安装iperf31。运行iperf3服务端：在云主机上运行以下命令以启动服务端：复制ip
查里王·2025-02-22 06:45

哪种LLM量化方法最适合您？：GGUF、GPTQ 还是 AWQ

它允许用户在CPU上运行LLM，同时通过提供速度改进将一些层卸载到GPU。GGUF对于那些在CPU或Apple设备上运行模型的用户特别有用。在GGUF上
GordonJK·2025-02-22 05:38

马斯克发布的Grok3如何,大家如何评价

技术特点与性能计算能力：Grok3的训练使用了约10万块GPU卡，计算能力是上一代Grok2的10倍。这种大规模的计算资源投入使得Grok3在推理能力和逻辑一致性方面表现出色。多模态与实时数据处
魔王阿卡纳兹·2025-02-22 01:30

GPU渲染管线——处理流程总结

GPU图形渲染管线图形渲染管线（GraphicsRenderingPipeline）是GPU渲染三维场景的主要工作流程。它是一个逐步处理的框架，将三维场景的数据转化为屏幕上的二维图像。
fengnian18·2025-02-21 22:39

尝试在exo集群下使用deepseek模型：第一步，调通llama

exo是一个多机协同AI大模型集群软件，它可以将多种设备统一成一个强大的GPU，支持多种模型，并具有动态模型分区、自动设备发现等功能‌。
skywalk8163·2025-02-21 22:33

传统的自动化行业的触摸屏和上位机，PLC是否会被取代？

然而，随着工业互联网技术的快速发展，以PLC、4G/5G网络和云服务为基础的远程监控解决方案逐渐兴起。本文将从技术演进、行业需求及实际案例出发，探讨传统设备是否会被新兴技术取代。一、传统触摸屏与
何工13763355074·2025-02-21 20:24

蓝耘科技上线 DS 满血版，500万tokens免费送！

立志在坚不欲说，成功在久不在速欢迎关注：点赞⬆️留言收藏欢迎使用：小智初学计算机网页AI蓝耘元生代智算云架构蓝耘元生代智算云平台是一个现代化的、基于Kubernetes的云平台，专为大规模GPU加速工作负载而构建
Lethehong·2025-02-21 19:16

拆解微软CEO纳德拉战略蓝图：AI、量子计算、游戏革命如何改写未来规则！

一、AI战场：没有终局的战争云服务黄金时代AI训练需求暴涨，推理需求更呈指数级增长（1次用户请求触发N次AI调用）微软全球布局60+数据中心，建设“推理集
莫莫莫i·2025-02-21 16:09

云服务中的“高可用性架构”是怎样的？

在云计算中，“高可用性架构”（HighAvailabilityArchitecture，简称HA架构）是指通过设计和配置，使得系统、服务或应用能够在发生硬件故障、软件故障、网络问题等情况下，依然保持正常运行，最大程度减少服务中断的时间，确保业务的连续性。高可用性架构的核心目标高可用性架构的目标是确保系统可以容错、自恢复、自动切换，即便某些组件发生故障，也能够通过预设机制自动修复，最小化对用户的影响
云上的阿七·2025-02-21 16:39

前端项目：获取本地计算机（局域网、公网）真实IP。

response.json()).then(data=>console.log('PublicIP:',data.ip)).catch(error=>console.error('ErrorfetchingpublicIP
Smile_Gently·2025-02-21 13:14

autok3s搭建k3s ha集群并支持gpu调度

本文描述了如何利用autok3s搭建k3s集群，同时支持对gpu的调用和切分。
StevenforAI·2025-02-21 12:34

探索流体模拟新境界：Unity中的基于位置的动力学（PBD）在GPU上的壮丽实践

探索流体模拟新境界：Unity中的基于位置的动力学（PBD）在GPU上的壮丽实践PBD-Fluid-in-UnityAPBDfluidinunityrunningontheGPU项目地址:https:/
仲玫千Samson·2025-02-21 11:02

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/
非著名架构师·2025-02-20 15:55

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weixin_39758494·2025-02-20 14:18

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。
♢.＊·2025-02-20 14:15

GenAI 平台，3 分钟即可构建基于 Claude、DeepSeek 的 AI Agent

DigitalOcean云服务在前不久发布了GenAI平台——一个让任何团队都能在几分钟内构建和部署AI代理的平台。
DO_Community·2025-02-20 11:21

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU
小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

FastGPT接入向量模型 M3E 和 重排模型 bge-reranker-large

一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker
福葫芦·2025-02-20 08:58

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

关于wordpress建站遇到的问题

问题描述使用Wordpress搭建网站遇到的问题我目前使用了AWS的云服务器在这个云服务器的基础上搭建了AApanel(国内叫宝塔面板),与此同时我也购买了域名和做了DN
bug菌¹·2025-02-20 05:02

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对
魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

Vulkan

片上系统生产商（SoCs）比如GPU独立硬件供应商（IHVs）可以为Android编写Vulkan驱动；OEMs简单地需要为特定的硬件集成
hanpfei·2025-02-20 03:14

百度百舸 DeepSeek 一体机发布，支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用

选择合适的GPU配置、安装相应的环境、成功部署上线业务、加速推理任务加速、支撑多用户并发……完成业务测试，成功融入生产业务中。
百度智能云技术站·2025-02-20 01:55

云服务器让远程管理更简单

在日常运维和管理云服务器时，远程连接（SSH访问Linux服务器，RDP访问Windows服务器）是不可或缺的操作。
Anna_Tong·2025-02-19 22:31

GPU通信革命：跨平面网络效率提升300%的秘密武器

CPU中转，多平面网络RDMA通信时延降低50%」——Deepseek专利CN118612157A一、技术解析：突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景：终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中，跨平面GPU
CodePatentMaster·2025-02-19 22:27

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-02-19 20:45

QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！全文目录：问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF
bug菌¹·2025-02-19 17:22

x86平台基于Qt+opengl优化ffmpeg软解码1080P视频渲染效率

优化的思路一共有以下几个方面，1.软解码变成硬解码2.将YUV转QImage的操作转移到GPU3.QWidget渲染QImage变成opengGL渲染AVFrame这三点优化来说2与3是优化的效率是非常显著的
zanglengyu·2025-02-19 16:14

Houdini：Houdini光照与渲染基础_2024-07-16_02-34-24.Tex

Mantra的设计理念是灵活性和可扩展性，它支持多种渲染模式，包括CPU渲染和GPU渲染，以及分布式渲染。Mantra的渲染质量高，特别适合于处理大规模的场景和复杂的视觉效果。Mantra渲染器的特点
chenjj4003·2025-02-19 14:21
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