AIGC大模型时代下，该如何应用高性能计算PC集群打造游戏开发新模式？

PC集群解决方案是一种高性能、可扩展、可靠、低成本的计算系统。它可以应用于科学计算、金融分析、天气预报、医学研究等领域。实现PC集群解决方案需要考虑硬件配置、软件配置、网络配置、管理和维护等方面。随着计算机技术的不断发展，PC集群解决方案将会得到更广泛的应用。

阅读全文 → 2023-04-13

人工智能快速发展趋势下，中国该如何应对？

人工智能技术的迅猛发展为中国带来了巨大的机遇和挑战。中国应该积极应对人工智能的发展趋势，加强技术研发和人才培养，推动人工智能技术的应用和创新，加强人工智能技术的监管和管理，以实现经济社会的可持续发展。

阅读全文 → 2023-03-24

如何构建可持续的ChatGPT高性能服务器端架构?

与之前的版本相比，GPT-4最大的改进是其多模态（multimodal）能力——它不仅能够阅读文字，还能识别图像。值得注意的是，虽然之前有消息称GPT-4拥有100万亿个参数，但OpenAI并没有证实这个数字。与其相比，OpenAI更强调GPT-4的多模态能力以及其在各种测试中的表现。

阅读全文 → 2023-03-24

数字中国建设整体布局规划，能给ChatGPT带来什么机会呢？

ChatGPT可以通过学习数字中国建设的整体布局规划，深入了解数字技术在国家战略和社会发展中的应用，从而提高对数字经济、数字社会、数字政府等领域的理解和认知，为未来发展提供更加全面和深入的思路和支持。

阅读全文 → 2023-03-07

东数西算下，液冷数据中心为何日趋重要？

液冷技术是数据中心优化的一个重要方向，也是未来数据中心技术发展的趋势之一。液冷服务器的应用可以帮助企业和机构提高数据中心的效率，降低能源成本，从而更好地应对数据处理方面的挑战。

阅读全文 → 2023-02-28

大模型为什么是深度学习的未来？

与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习，而大模型则是通过使用大量的模型来训练数据。深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的，而大模型是利用大量参数训练神经网络。本文从大模型与深度学习方面入手，解决大模型是否是深度学习的未来的问题。

阅读全文 → 2023-02-16

首页上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 下一页尾页