- 生成式AI熱門應用、算法及對計算機硬件配置要求 2024-10-14
- 生成式AI在各個領域的應用非常廣泛，以下是一些目前最熱門的生成式AI應用及其對應的主要算法、計算瓶頸和硬件要求： 1. 文本生成（如ChatGPT、GPT-4） 主要算法: 變換器模型（Transformer），尤其是大型語言模型（Large Language Model, LLM），如GPT（Generative Pre-trained Transfo
- 全波形反演計算、求解器、軟件及圖形工作站硬件配置要求 2024-10-08
- 全波形反演（Full Waveform Inversion，F(xiàn)WI）是地震勘探領域中一種強大的成像技術，基于波動方程的地球物理反演方法,通過迭代優(yōu)化模型參數(shù)，使得模擬地震波場與實際觀測波場之間的差異最小化，從而獲得高分辨率的地下介質(zhì)模型。 主要計算 全波形反演主要涉及以下
- 汽車碰撞、安全、NVH分析與仿真模擬、算法、軟件及工作站硬件配置推薦 2024-10-05
- 汽車碰撞、安全、NVH（噪聲、振動與粗糙度）分析是汽車工程領域的重要研究方向。以下是這些領域的主要研究內(nèi)容、仿真模擬、涉及的算法、常用軟件以及工作站硬件配置要求的概述： (一)研究方向 碰撞安全性研究： 正面、側(cè)面、追尾等不同碰撞工況下的車輛結(jié)
- 薩爾馬特（Sarmat）導彈研究、算法、軟件及計算設備硬件配置要求 2024-09-30
- 薩爾馬特導彈作為一種新型洲際彈道導彈，其研發(fā)涉及極其復雜的工程技術問題。在導彈的設計、模擬和優(yōu)化過程中，計算模擬扮演了至關重要的角色。 研究的主要方面 彈道軌跡模擬： 模擬導彈從發(fā)射到目標的整個飛行過程，包括升空、再入大氣層等階段。 彈頭
- 磁共振成像主要環(huán)節(jié)計算特點、算法及服務器硬件配置 2024-09-30
- 磁共振成像（MRI）是一種非侵入性醫(yī)療成像技術，主要利用磁場和射頻信號對人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行成像。MRI成像涉及多個環(huán)節(jié)和大量復雜的計算，包括信號采集、圖像重建、后處理等過程。下面是MRI成像的主要環(huán)節(jié)、計算過程、常用算法以及硬件要求的詳細介紹。 1. M
- 中醫(yī)藥理藥物動力學研究、算法 、配備軟件及對計算服務器硬件配置推薦 2024-09-29
- 中醫(yī)藥理藥物動力學（PK/PD）研究是一個交叉學科，涉及中醫(yī)藥學、藥理學、數(shù)學和計算機科學等多個領域。其核心在于通過定量的方法研究中藥成分在體內(nèi)的吸收、分布、代謝和排泄（ADME），以及這些過程與藥理效應之間的關系。中醫(yī)藥物動力學的研究旨在理解
- llama3.2本地系統(tǒng)+軟件安裝運行、主要應用、計算硬件要求、最新GPU服務器配置參考 2024-09-27
- LLaMA 3.2 是 Meta 發(fā)布的最新大型語言模型，以下是關于如何在本地安裝和運行 LLaMA 3.2 的詳細信息，包括硬件配置、系統(tǒng)要求、必要軟件、數(shù)據(jù)源和應用場景。 1. 系統(tǒng)要求 Llama 3.2 工作站/服務器硬件配置指南 2. 必要軟件及依賴項 在安裝和運行 LLaMA 3.2 之前，需要確保
- Llama 3.2 工作站/服務器硬件配置指南 2024-09-27
- Llama 3.2 是一款強大的開源大型語言模型，能夠生成文本、翻譯語言、編寫不同類型的創(chuàng)意內(nèi)容，并以信息豐富的方式回答你的問題。本地部署 Llama 3.2 可以讓你更好地控制模型，保護數(shù)據(jù)隱私，并進行更深入的定制化 Llama 3.2 1B 配置要求 類別 關鍵指標 詳細要求 Lla
- 超級碳纖維材料研究、算法、軟件工具及高性能計算服務器硬件配置 2024-09-26
- 超級碳纖維材料（如高強度碳纖維或碳納米管材料）的研究涉及多個方面，包括材料性能優(yōu)化、微觀結(jié)構(gòu)設計、力學模擬等。其研究重點在于提高材料的強度、導電性、導熱性等，同時減輕重量，提升抗疲勞和耐腐蝕等特性。 以下是超級碳纖維材料研究的主要方向
- NvidiaAI發(fā)布llama-3.1-nemotron-51B：一種新的LLM，可在推理期間在單個GPU上運行 4倍的工作負載 2024-09-26
- Nvidia 推出了其最新的大型語言模型 （LLM） 產(chǎn)品 Llama-3.1-Nemotron-51B。該模型基于 Meta 的 Llama-3.1-70B，使用先進的神經(jīng)架構(gòu)搜索 （NAS） 技術進行了微調(diào)，在性能和效率方面都取得了突破。該模型專為單個 Nvidia H100 GPU 而設計，可顯著降低內(nèi)存消耗、計算復雜性和與運行
- 最新最全AI訓練與推理、大模型、生成式AI應用工作站/機架式/便攜式服務器配置推薦2024v3 2024-09-24
- 目錄 1 高性價比—基于RTX4090D臺式靜音工作站配置（1~8塊） 2 全能型—基于RTX A6000臺式靜音工作站配置(2~8塊) 3 全能增強型—基于RTX 6000Ada臺式靜音工作站配置(2~8塊) 4 最強大GPU配備—基于A100/H100靜音工作站配置（1~6塊） 5 GPU超算服務器配置（1~8塊） 6 便攜式GPU服務器
- 能源生產(chǎn)的生成式AI應用研究、算法、對計算設備硬件配置要求 2024-09-24
- 在能源生產(chǎn)領域，生成式人工智能（AI）的應用可以極大地提高效率和可持續(xù)性，主要涉及以下幾個方面： 1. 能源預測與優(yōu)化 場景：預測能源需求、優(yōu)化電力分配、提高電網(wǎng)穩(wěn)定性。生成式 AI 能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、天氣情況、經(jīng)濟活動等，生成未來的需求曲線，幫助電
