目前深度学习的本质是什么？

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因素有哪些？

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

实验室用的高性能品牌服务器或工作站推荐，10W左右预算?

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

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