GPU云服务器

首页 标签 GPU云服务器
# GPU云服务器 #
关注
7789内容
阿里云ACK One:注册集群云上节点池(CPU/GPU)自动弹性伸缩,助力企业业务高效扩展
在当今数字化时代,企业业务的快速增长对IT基础设施提出了更高要求。然而,传统IDC数据中心却在业务存在扩容慢、缩容难等问题。为此,阿里云推出ACK One注册集群架构,通过云上节点池(CPU/GPU)自动弹性伸缩等特性,为企业带来全新突破。
对话阿里云吴结生:AI时代,云上高性能计算的创新发展
在阿里云智能集团副总裁,弹性计算产品线负责人、存储产品线负责人 吴结生看来,如今已经有很多行业应用了高性能计算,且高性能计算的负载正呈现出多样化发展的趋势,“当下,很多基础模型的预训练、自动驾驶、生命科学,以及工业制造、半导体芯片等行业和领域都应用了高性能计算。”吴结生指出。
Meissonic:高效高分辨率文生图重大革新
Meissonic的新模型,仅1b参数可实现高质量图像生成,能在普通电脑上运行,未来有望支持无线端文本到图像的生成。
|
4天前
|
物体检测框架YoloDotNet初体验
【11月更文挑战第3天】YoloDotNet 是一个基于 .Net 平台的物体检测框架,支持多种视觉任务,包括物体检测、分类、OBB 检测、分割和姿态估计。安装过程较为复杂,需要配置 CUDA 和 CUDNN 支持 GPU 加速。代码简洁易用,检测速度快且准确,适用于实时应用。该框架跨平台、开源免费,适合熟悉 .Net 的开发者使用。
|
6天前
| |
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型(Qwen-72B-Chat)的性能基准测试,包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机,配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法,并展示了API测试结果和性能分析。
|
7天前
|
谈谈分布式训练框架DeepSpeed与Megatron
【11月更文挑战第3天】随着深度学习技术的不断发展,大规模模型的训练需求日益增长。为了应对这种需求,分布式训练框架应运而生,其中DeepSpeed和Megatron是两个备受瞩目的框架。本文将深入探讨这两个框架的背景、业务场景、优缺点、主要功能及底层实现逻辑,并提供一个基于Java语言的简单demo例子,帮助读者更好地理解这些技术。
|
7天前
|
从零到一,打造专属AI王国!大模型私有化部署全攻略,手把手教你搭建、优化与安全设置
【10月更文挑战第24天】本文详细介绍从零开始的大模型私有化部署流程,涵盖需求分析、环境搭建、模型准备、模型部署、性能优化和安全设置六个关键步骤,并提供相应的示例代码,确保企业能够高效、安全地将大型AI模型部署在本地或私有云上。
免费试用