为何突然冒出个国产暴芯，性能一下领先其他国产CPU？
国产暴芯之所以能够突然冒出来并领先其他国产CPU，主要是因为其采用了先进的制程工艺和设计理念。具体来说，国产暴芯采用了台积电的7纳米工艺制造，相比其他国产CPU采用的14纳米或28纳米工艺，其制程更加先进，能够实现更高的集成度和更低的功耗。同时，国产暴芯还采用了先进的架构设计和优化算法，使其在性能上有了显著提升。此外，国产暴芯还得到了政府和市场的大力支持，这也为其发展提供了有力的保障。
阅读全文 → 2023-06-03
国产暴芯之所以能够突然冒出来并领先其他国产CPU，主要是因为其采用了先进的制程工艺和设计理念。具体来说，国产暴芯采用了台积电的7纳米工艺制造，相比其他国产CPU采用的14纳米或28纳米工艺，其制程更加先进，能够实现更高的集成度和更低的功耗。同时，国产暴芯还采用了先进的架构设计和优化算法，使其在性能上有了显著提升。此外，国产暴芯还得到了政府和市场的大力支持，这也为其发展提供了有力的保障。
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没有GPU做深度学习，会有好多的受限吧，还是建议用GPU服务器做深度学习训练。如果实在没有也可以采用使用CPU进行训练，虽然CPU的计算速度比GPU慢，但是对于一些小型的深度学习任务，使用CPU进行训练也是可以的。还用就是用云端GPU：现在有很多云端计算服务商提供了GPU计算服务，如AWS、Azure等，可以在这些云端平台上租用GPU进行深度学习训练。
阅读全文 → 2023-06-03
服务器制造的门槛主要在制造涉及硬件、软件、网络等多个领域的知识，需要具备相关技术背景和经验技术门槛方面，需要大量的资金投入，包括研发、生产、销售等方面的费用方面，市场竞争激烈，需要具备一定的市场洞察力和营销能力方面以及相关的法规和标准等方面。
阅读全文 → 2023-06-03
目前深度学习的本质是通过多层神经网络来学习和提取数据中的特征，从而实现对数据的分类、识别、预测等任务。其核心是反向传播算法，通过优化损失函数来更新网络参数，使得网络输出结果与真实结果的误差不断减小。
阅读全文 → 2023-05-26
采购深度学习服务器需要考虑的GPU的计算能力、内存带宽等指标，CPU性能，训练数据量的大小以及服务器的稳定性能和成本价格等因素。
阅读全文 → 2023-05-26
对于高性能计算和深度学习科研使用，以下是一些推荐的配置：
CPU：Intel Core i9-13900K
内存：512GB DDR4
存储：1TB SSD
GPU：4 x NVIDIA GeForce RTX 4090
主板：支持双GPU的主板
电源：1000W 80+ Platinum
散热：水冷散热器
当然，具体的配置还需要根据实验室的具体需求来进行选择。
阅读全文 → 2023-05-26
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