深度学习工作站gpu_深度学习工作站搭建
...先维取得基于深度学习的高分辨率图像三维重建专利,有效降低 GPU ...金融界2024 年8 月29 日消息，天眼查知识产权信息显示，南京先维信息技术有限公司取得一项名为“基于深度学习的高分辨率图像三维重建方后面会介绍。 将融合后的深度图投影到3D 空间中，得到稠密三维点云数据。本发明可降低重建数据量和运算量，有效降低GPU 显存的使用和重建时长。
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蚂蚁集团:自研GMLake已被PyTorch集成,可提升33% GPU可用显存近日，蚂蚁集团向自研的GPU显存+传输优化开源项目GLake上集成了一种高效的动态显存组合技术框架——GMLake,同时宣布GMLake已被深度学习主流框架PyTorch集成，对上层模型代码和框架代码完全透明，模型不需要修改任何代码即可使用。据介绍，GMLake能够在大模型训练、推理是什么。
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原生PyTorch支持,大模型一键迁移!寒武纪开源Torch-MLU寒武纪就开始了与PyTorch框架的集成适配工作。自PyTorch 1.3版本开始就支持寒武纪MLU系列智能加速卡作为PyTorch的加速后端，使开发者能够将原先基于GPU的深度学习网络高效迁移到基于寒武纪MLU的PyTorch环境中。随着PyTorch社区发布PyTorch 2.4版本，配合新版本(≥ V1.2小发猫。
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科学家利用AI,发现太阳恒星周围最小系外行星10月16日消息，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队，于近日研发了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星。其中，四颗是迄今为止发现的距其主星等我继续说。
科学家利用人工智能发现迄今为止距其主星最近的最小行星近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行等我继续说。
中国科学院利用人工智能,发现迄今为止距其主星最近的最小行星IT之家10 月14 日消息，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队，研发了一种结合GPU 相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并在开普勒(Kepler)2017 年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1 天的超短周期行星。▲ 已知行星半径和行星轨道半长还有呢？
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全面兼容 PyTorch 2.2.0,摩尔线程发布 Torch-MUSA v1.3.0 版本IT之家10 月31 日消息，摩尔线程今日发文宣布针对PyTorch 深度学习框架的MUSA 插件——Torch-MUSA 迎来更新，新版本v1.3.0 全面兼容PyTorch 2.2.0,进一步提升PyTorch 在MUSA 架构上的模型性能与覆盖度，并支持模型迁移到国产全功能GPU。据介绍，PyTorch 作为全球广泛使用小发猫。
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不用美国芯成定局,英伟达特供版H20遇冷:国产厂商不想依赖美芯点击关注，每天的精彩的科技内容不断！ 导读：不用美国芯成定局，英伟达特供版H20遇冷：国产厂商不想依赖美国芯 在全球科技领域，英伟达的名字几乎无人不知、无人不晓。作为图形处理器(GPU)领域的领头羊，其产品在游戏、深度学习、高性能计算等多个领域都拥有广泛的应用。然而说完了。
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联发科与英伟达合作推出 Dimensity Auto 座舱平台,整合 AI 技术Dimensity Auto 座舱平台使用Armv9-A 架构及由英伟达下一代GPU 加速的AI 运算和RTX 图形处理技术，支持深度学习与光线追踪，并可在车内端侧运行大语言模型(LLMs)。该座舱平台采用硬件级安全设计，符合新推出的汽车安全标准，可进一步保护用户数据。IT之家查询联发科官网获悉后面会介绍。
英伟达将用AI设计AI芯片旨在加快其GPU的生产速度。设计GPU通常需要大量的人力。据英伟达的应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro告诉《华尔街日报》通常需要近1000人来构建一枚芯片，每个人都需要了解设计过程的不同部分如何协同工作。这就是ChipNeMo可以派上用场的地方。据Catanzaro告诉后面会介绍。
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