实验室想配一台工作站，用于高性能计算、深度学习科研使用，有什么推荐的嘛？

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 → 2023-05-25

GAN 和 VAE 的本质区别是什么？为什么两者总是同时被提起？

GAN（Generative Adversarial Networks）和VAE（Variational Autoencoder）都是生成模型，但它们的本质区别在于生成样本的方式不同。

GAN是一种基于对抗训练的生成模型，通过训练一个生成器网络和一个判别器网络来实现生成样本的目的。生成器网络用于生成样本，判别器网络用于判断生成的样本是否真实。在训练过程中，生成器网络和判别器网络相互对抗，不断地提高自己的性能。GAN的生成样本质量通常比VAE更高，但训练过程更加复杂。

VAE是一种基于变分推断的

阅读全文 → 2023-05-25

工作站中有两块GPU，单独一块GPU训练会出现内存溢出。怎样同时使用两块GPU训练一个深度学习程序呢？

可以使用数据并行的方法，将数据分成多份，分别送到两块GPU上进行计算，最后将结果合并。具体的实现方法可以使用深度学习框架提供的多GPU训练功能，例如TensorFlow和PyTorch都支持多GPU训练。在TensorFlow中，可以使用tf.distribute.Strategy来实现多GPU训练，而在PyTorch中，则可以使用torch.nn.DataParallel将模型复制到多个GPU上进行训练。需要注意的是，在使用多GPU训练时，需要调整batch size和learning rate等参数，

阅读全文 → 2023-05-25

ChatGPT离AGI还有多远？

目前，GPT-3等大多数现有AI模型仍然离AGI（通用人工智能）相去甚远，

虽然当前的AI技术已经在某些任务上取得了令人瞩目的进展，但这些模型仍然远远不能与人类的认知水平相媲美。目前的AI技术距离AGI还面临着许多挑战，如推理、创造性思维和共享知识等方面的缺失。

阅读全文 → 2023-05-24

如何快速低成本训练私有领域的 AIGC 模型？

训练私有领域的 AIGC 模型需要大量的数据和计算资源，因此要快速低成本地实现训练，可以考虑以下从数据收集、数据预处理、计算资源、预训练模型几个方面考虑。数据收集：在收集数据时，可以通过多种方式获取公共领域的数据集、网站等来扩充自己的数据集，以提高模型训练效果。此外，还可以结合爬虫技术、数据挖掘等手段来获取更多的数据。数据预处理：对于数据预处理的任务，可以选择使用一些成熟的开源工具和模块来进行数据清洗、归一化、标准化等处理任务。例如，可以使用 Python 中的 Pandas、Numpy、Scikit-L

阅读全文 → 2023-05-24

8卡4090服务器，能入手吗？

可以购买8卡4090服务器，但建议选择支持NVLink的服务器。因为NVLink可以提高GPU之间的高速互联速度，从而提高多GPU并行训练的效率。如果大型的深度学习任务，选择支持NVLink的服务器才能取得更好的性能。

阅读全文 → 2023-05-24

首页上一页 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 下一页尾页