
液冷服务器的GPU卡一般是怎么散热的?
技术上都可以实现的,但是gpu卡液冷稍微有点难度,因为gpu是链接着显存的,两者需要共同散热,而gpu和显存不一定配套,需要定制,或者找到显存对应的厂商制作,成本和难度都大大增加。
而cpu的散热只和自身有关,根据主流cpu的规格设计液冷方案就可以了。
不过,现在由于gpu卡的功耗不断提升,液冷卡也会越来越多的,相信慢慢也就会有标准了。
阅读全文 → 2023-07-17
技术上都可以实现的,但是gpu卡液冷稍微有点难度,因为gpu是链接着显存的,两者需要共同散热,而gpu和显存不一定配套,需要定制,或者找到显存对应的厂商制作,成本和难度都大大增加。
而cpu的散热只和自身有关,根据主流cpu的规格设计液冷方案就可以了。
不过,现在由于gpu卡的功耗不断提升,液冷卡也会越来越多的,相信慢慢也就会有标准了。
阅读全文 → 2023-07-17
液冷服务器是近期涌现的热门品类,其散热方式主要区别于目前常用的风冷技术,更加高效节能。细分来看,当前液冷技术包括冷板式、浸没式、喷淋式等类型,那么这些类型之间有什么区别呢?哪种方式更适合自己呢?接下来就做一个简单的对比。
一、冷板式液冷服务器
冷板式液冷服务器主要由换热冷板、热交换单元和循环管路、冷源等部件构成。通过将热量传递给循环管道中的冷却液体,再由液体本身的制冷特性将服务器产生的热量带走,提高冷板的冷却效率,大幅度降低数据中心的能耗。
其中冷板和冷源是散热能力的关键
阅读全文 → 2023-07-17
大模型又可以称为Foundation Model(基石)模型,模型通过亿级的语料或者图像进行知识抽取,学习进而生产了亿级参数的大模型。其实感觉就是自监督学习,利用大量无标签很便宜的数据去做预训练。
比如BERT,怎么做的无监督pre-trained?他会把输入的句子中的token随机遮住,然后去预测这个token经过encoder以后的输出单词的概率(通过softmax),因为我们自己是知道哪个token被遮住了的,loss就是让模型预测的记过越来越接近真实值(有一个词汇表,可以编码GT的one-hot
阅读全文 → 2023-07-14
您要问的是大模型如何训练能输出人物信息?步骤如下:
1、收集大量的包括人物信息在内的有标注数据集。
2、选择相应的深度学习模型,包括LSTM、GPT、BERT。
3、根据模型选择对数据集进行处理,包括分词、去除停用词、关键词提取。
阅读全文 → 2023-07-14
高性能计算机最常见的是由刻蚀机芯片组成的计算机。高性能计算机最常见性能优异,功能全面全程自动化生产在体验和实用度上,有很好的实用性,质量有保证,生产工艺按现代化机械管理流程,做到全程无菌无尘在日常的生活和使用中在多方面多角度给使用者最大的保障和使用体验。
阅读全文 → 2023-07-14
方法如下·:
1、分布式训练:大模型需要使用多台服务器进行训练,因此大模型可以轻松地训练海量数据。
2、内存映射:内存映射是一种将数据文件映射到内存中的技术,轻松地处理物理内存容量的数据文件。
3、缓存技术:使用SSD高速存储设备来作为缓存,以加速模型的处理速度。
阅读全文 → 2023-07-13
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