- 碳化硅器件的研究、算法，軟件工具、計算設備硬件配置推薦 2025-02-28
- 碳化硅器件的研究需要涵蓋材料特性、器件設計、工藝制造、可靠性和應用研究。以下是關(guān)于碳化硅（SiC）器件研究的核心方向、軟件工具、關(guān)鍵算法及其計算特點，以及硬件配置建議的詳細分析： 一、 碳化硅器件研究方面 材料特性包括電學、熱學和結(jié)構(gòu)分析
- 史上最神的AI靜音工作站---算命、炒股、看病、程序設計、銷售策劃、仿真計算、3D設計、藥物設計、基因測序、大數(shù)據(jù)分析 2025-02-20
- 深度學習框架Deepseek的開源與NVIDIA RTX5090D顯卡的發(fā)布，共同推動了多個前沿領(lǐng)域的技術(shù)突破與應用場景革新。 （一）AI應用場景 App1 生成式AI與內(nèi)容創(chuàng)作的革命性升級 實時高分辨率內(nèi)容生成 RTX 5090D的第三代光流加速器與32GB HBM3e顯存，配合Deepseek的分布式訓練優(yōu)化，
- AI計算+仿真計算+科學計算—科研團隊GPU超算服務器配置推薦 2025-02-20
- 西安坤隆公司專注圖形工作站的應用，最新配置結(jié)合最新intel和nvidia GPU架構(gòu)，充分借助最新計算架構(gòu)，打造GPU超算+雙Xeon5代（支持AMX指令集）靜音+超頻+系統(tǒng)優(yōu)化與一體， 支持Deepseek清華大學CPU+GPU混合計算方案， 支持冷凍電鏡、蛋白質(zhì)折疊、分子動力學模擬計算等G
- 6塊A100/H100+水冷--Deepseek最強大靜音工作站配置推薦 2025-02-20
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- 6塊GPU+大顯存--基于RTXPro 6000靜音工作站配置推薦 2025-02-20
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- 最大8塊GPU+大顯存--基于RTX 5880ada靜音工作站配置推薦 2025-02-20
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- 市場上唯一---6塊5090D水冷+2顆Xeon5代靜音混合計算GPU工作站王者配置推薦25v1 2025-02-20
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- 只需RTX4090單卡--搞定671B大模型推理！清華黑科技+4090保姆級攻略（附配置清單） 2025-02-16
- 想在單張RTX 4090上跑通671億參數(shù)的DeepSeek-R1？清華KTransformers項目 3步極簡操作+避坑指南，硬件方案 核心配置要求（抄作業(yè)版） 顯卡：RTX 4090（24G顯存必須） 內(nèi)存：382GB以上 CPU：Xeon 6430 32C 雙路共64核128T 極簡三步部署（附代碼） 官方文檔： ktransformers/doc/en/DeepseekR1_V
- 用中文訓練更快-滿血版Deepseek R1本地部署服務器/工作站硬件配置精準分析與推薦 2025-02-14
- 尋求安全、高性能 AI 解決方案的企業(yè)現(xiàn)在可以利用 DeepSeek Enterprise 增強的本地部署。專為可擴展性而設計 和合規(guī)性，該解決方案與 DeepSeek R1 無縫集成 NVIDIA Enterprise Platform，使組織能夠利用先進的 AI 同時保持對數(shù)據(jù)的完全控制。 DeepSeek 的主要特點： 企業(yè)級 AI – Dee
- 大模型Qwen 2.5 系統(tǒng)和硬件配置要求 2025-02-11
- Qwen 2.5 系統(tǒng)和硬件配置要求 探索阿里巴巴在人工智能領(lǐng)域的最新創(chuàng)新 Qwen 2.5 模型的開創(chuàng)性功能。從多功能的 Qwen 2.5 到編碼、數(shù)學、視覺語言和音頻方面的專業(yè)變體，這些模型在各種任務中提供卓越的性能。Qwen 2.5 模型的大小從 0.5B 到 72B 參數(shù)不等，可滿足各種計算
- DeepSeek R1訓練和推理一體式服務器/工作站硬件配置、部署具體步驟 2025-02-11
- DeepSeek R1是DeepSeek系列中的一個較小型的語言模型，其參數(shù)量為 7B（70億參數(shù)）。相比于DeepSeek V3（671B參數(shù)），R1的規(guī)模較小，因此對硬件配置的要求相對較低。 推理（Inference）的硬件配置要求：推理任務的硬件需求取決于具體的應用場景、量化技術(shù)（如 4-bit 或 8-bit
- DeepSeek V3推理和訓練一體式服務器/工作站硬件配置、部署具體步驟 2025-02-11
- DeepSeek V3是DeepSeek系列中的超大規(guī)模語言模型，其參數(shù)量為 671B（6710億參數(shù)）。作為目前已知的開源大模型之一，其規(guī)模和復雜性對硬件配置提出了極高的要求。 假設其參數(shù)規(guī)模在100億到1000億之間或者更高。這一范圍的模型通常包括以下特點： 100億到300億參數(shù)：適
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