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【中阶·云原生】GPU 虚拟化与池化深度解析:从 MIG/MPS/时间切片到 DRA 与多租户算力治理-CSDN博客
AI智能专家
hbwblog.blog.csdn.net › article › details › 162977291
文章浏览阅读302次。核心原理:GPU 虚拟化与池化把整卡独占的整数资源细化为时间切片(分时)、MIG(硬件分区)、MPS(协作并发)三条路线,再由 DRA 用意图驱动分配升级设备模型关键结论:时间切片最简但无隔离、MIG 硬件隔离最强但静态、MPS 并发高效但弱隔离、DRA 表达力最强且 1.34 GA;生产多租户选 MIG、开发测试选时间切片、信任域并发选 MPS、新集群规划 DRA。
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AI时代高校智能化建设的思考
中国教育和科研计算机网CERNET
cernet.edu.cn › xxh › focus › li_lun_yj › 202609 › t20260917_2775149.shtml
去年到今年,高校信息化圈子里被问得最多的一句话,大概是“你们学校部署大模型了吗”。开会碰到同行,寒暄完就是互相打听:装的满血版还是蒸馏版?多少张卡?并发扛得住吗?有位干了二十年网络中心的老主任感慨,头一回被这么多部门主动找上门谈需求,十多年没这么受重视过。
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AI时代高校智能化建设的思考
中国教育和科研计算机网
www.cernet.edu.cn › xxh › focus › li_lun_yj › 202609 › t20260917_2775149.shtml
去年到今年,高校信息化圈子里被问得最多的一句话,大概是“你们学校部署大模型了吗”。开会碰到同行,寒暄完就是互相打听:装的满血版还是蒸馏版?多少张卡?并发扛得住吗?有位干了二十年网络中心的老主任感慨,头一回被这么多部门主动找上门谈需求,十多年没这么受重视过。
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01|课程介绍及生成式AI常见应用_Stable Diffusion实战课_CSDN学习社区
CSDN学习社区
geek.csdn.net › edu › 484ccdd91762438a1f43b0f78530c43a
对大模型及文生图、图生图感兴趣的非技术从业者 想要系统学习文生图技术与实践的学习者 想要低代码打造个性化图片生成模型的开发者 想要通过 Stable Diffusion 入门大模型技术和应用的爱好者
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【有料评测】小身材大能量 创想三维HALOT-ONE PLUS光固化3D打印机评测
3D打印机
3dp.zol.com.cn › 798 › 7983120.html
对于3D打印机而言,目前人们对其关注点更多的是局限于FDM熔融沉积成型技术,而对于早出生4年的LCD光固化技术人们却了解甚少,这一方面是因为后者产品售价更为昂贵,但最主要的原因还是,打印耗材树脂气味比较大,打印。
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Process Lasso(进程优化工具) v18.3.0.34 / 18.4.0.33 多语便携版-绿软否
绿软否
www.lrfou.com › 7417.html
Process Lasso Pro是一款功能强大的系统优化工具,它能够帮助用户优化计算机性能,提升系统稳定性,并有效管理运行中的进程。该软件通过智能算法和自动优化功能,能够实时监控系统进程,并对CPU占用较高的进程进行优化,从而提升系统的响应速度和运行效率。此外,Process Lasso Pro还具备自动调整进程优先级、限制特定进程的资源占用、以及智能调度CPU核心等功能,有效避免系统因进程占用
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学AIGC到底在学什么?从传智AI的课程逻辑说起
传智 AI 培训
www.czai.com › news › pc › 49b7485918844e02be174e12c6135d30
一个很常见的场景:有人把主流AI工具摸了个遍,提示词抄了一大堆,出的图看着也算像样。可真到了项目里,甲方一句“感觉不对,再调调”,他反而无从下手——改哪里、为什么不对、怎么调才对,全说不上来。问题不在工具不熟,而在于从“会出图”到“能做项目”之间,还隔着一段不小的距离。
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WebView 电视 v2.1.1 电视直播 - 老虎资源库
老虎资源库
www.lhzyk.com › 46.html
给大家介绍个电视直播App,它是用腾讯X5 WebView内核开发的,能加载官方直播网页,自动识别里面的视频标签并全屏播放,看直播特别流畅!...
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从生成内容到创造体验,多模态大模型如何改变内容生产?
InfoQ
www.infoq.cn › article › rNHK14OsBl5CgSpMoTPq
迈向原生的全模态统一生成模型
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智算平台建设与应用实践-ArchSummit深圳2024 专题
Infoq
archsummit.infoq.cn › 2024 › shenzhen › track › 1637
ArchSummit深圳2024 专题:智算平台建设与应用实践。随着AIGC的爆火,大模型的训练对于底层的算力基础设施提出了更高的要求,例如更大的带宽和低时延的网络,并行计算加速及开发框架,分布式算力与大内存等。