深度学习虚拟数字人的技术难点和落地前景？
3D虚拟数字人这部分肯定是有相当的技术门槛的，因为它会涉及到渲染，也会涉及到深度学习。不管是渲染还是深度学习，都需要比较足够的技术储备，才能够突破这些技术难点。关于落地前景，我个人是非常看好的，举个例子，比如现在很多人家里有小爱同学，未来有可能它不光是音箱的形式，可能也会有一个虚拟数字人的形象配合的智能音箱一起为大家服务。
阅读全文 → 2022-11-02
3D虚拟数字人这部分肯定是有相当的技术门槛的，因为它会涉及到渲染，也会涉及到深度学习。不管是渲染还是深度学习，都需要比较足够的技术储备，才能够突破这些技术难点。关于落地前景，我个人是非常看好的，举个例子，比如现在很多人家里有小爱同学，未来有可能它不光是音箱的形式，可能也会有一个虚拟数字人的形象配合的智能音箱一起为大家服务。
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omniverse我们之前也经常测试体验，omniverse提供了很多工具，同时，它也有一个audio2face的配套软件。但是它最大的问题在于audio2face软件，依赖于英文环境来训练的，一旦把它切换成中文，表情不能很好的和文本进行匹配。omniverse很多版本在不断迭代中，还是有各种各样的 bug，可能还不是特别稳定。
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因为不需要，深度学习高性能 CPU 需要分支预测，是因为很多在高性能液冷CPU服务器上运行的代码，不需要多线程执行，只能单线程运行，因此单核性能非常重要，分支预测可以大幅提高单核的效率。而在深度学习GPU液冷服务器上运行的代码，都是多线程并行的，单线程效率不重要。比如我现在使用的电脑，CPU是i7-9700K，只有8个核心。而我的显卡是RTX2060，有1926个CUDA cores，比高性能CPU计算的核心数高出几个量级。要提高深度学习液冷GPU工作
阅读全文 → 2022-11-02
泛泛的说，以 NVIDIA 为例，同一代 高性能 GPU 高显存会搭配更高的算力。当然不同产品线的规格可能会有一些交叉。如果真的有低算力搭配高显存，价格又有优势，我肯定会选这款。因为在多数训练场景中，显存是木桶上更短的那块板，直接影响到你的训练效率甚至能不能跑得起来。至于算力不够，首先，你确定瓶颈在 深度学习 GPU 算力么？即使是，我们有相当多的手段去优化它。
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如果液体冷却系统出现任何问题，您也不必担心，蓝海大脑www.lanhy.cn液冷服务器采用的是液冷流体具有不导电、无腐蚀等特点，如果万一有出现液体渗液、滴液、漏液的情况发生时，您只需要做的是拔打蓝海大脑服务电话：010-82770520，其它您需要做的就是 倒杯茶静静的观察着液体在GPU服务器液体的液向，来感受液流的神奇之处，静静的等候蓝海大脑服务工程师的上门服务即可。
阅读全文 → 2022-11-02
虽然DRAM是现代计算机中最理想的存储介质，然而DRAM存在三个明显的缺点：
一、易失性
DRAM用于存储数据的单个存储单元（通常称之为Cell），由一个晶体管和一个电容组成，其中电容的电压高低不同来代表0和1，晶体管负责将电容与电路联通或者断开。因为电容的电量会不断减少导致电压降低，因此需要定期给电容充电来保持数据。如果系统断电，DRAM中的数据会丢失。
二、高成本
虽然相比深度学习液冷CPU内部高速缓存所使用的SRAM来说，DRAM的单
阅读全文 → 2022-11-01
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