- 本地部署AI解数学竞赛题-工作站/系统/开源大模型如何配备 2024-06-18
- 随着人工智能技术的飞速发展，AI在诸如阿里巴巴国际数学竞赛这样的高水平竞赛中的表现越发引人关注。为了全面增强AI的解题能力，并确保其有效应对数学竞赛中的各种问题，选择合适的计算机硬件配置变得尤为重要。因为这些数学问题通常需要复杂的算法和大
- CPU2.0时代来了？Flow PPU可使任何CPU性能提升100倍 2024-06-17
- 近日芬兰著名的 VTT 技术研究中心旗下的一家科技初创公司Flow Computing宣布一则爆炸性的声明称，其推出的并行处理单元 (PPU)可以“使任何 CPU 架构的性能提高 100 倍”！ CPU 2.0时代来了？Flow PPU可使任何CPU性能提升100倍！© 由 商业新知 提供 据介绍，Flow的FPU能够集
- 多组学分析、蛋白3D结构预测、分子对接、分子动力学模拟全能型计算工作站硬件配置推荐 2024-06-14
- 多组学分析、AlphaFold3 (AF3) 蛋白质结构预测、DMFold 蛋白质互作预测、分子对接、以及分子动力学模拟是生物信息学中非常重要的几个领域，不同生物信息学任务的关键算法： No 关键课题 算法 软件 1 多组学分析 基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学数据的整
- 反重力飞行器设计、算法的科研利器—高速计算设备硬件配置推荐 2024-06-13
- 反重力飞行器设计和功能体现了先进的科技水平，涉及复杂的计算和软件应用。该飞行器主要的功能包括高速飞行、极强的机动性以及雷达隐形等。设计过程中需要进行的计算类型包括物理场模拟、电磁场计算以及动力系统分析等。 研究内容 1) 反重力悬浮：通过产
- 核数越多越快？别幻想了，看看工作站虚拟集群计算技术 2024-06-12
- (一) 100核以上仿真计算面临的问题 随着计算机硬件的不断更新换代, 图形工作站的CPU核数会越来越多，目前情况： 目前图形工作站配置 No 主要厂家 配置与核数 1 Intel Xeon 2颗Xeon 铂金8592+ à 128核 4颗 Xeon 铂金8480H à 240核 2颗Xeon6 P系列 à 256核 2 AMD EPYC 2颗AMD EPYC 9684X
- 阿尔兹海默病研究、分析算法及服务器/工作站/存储设备配置推荐 2024-06-07
- 阿尔兹海默病（AD）是目前世界上最常见的痴呆症，是一种进行性神经退行性疾病，会逐渐导致记忆力、思维能力和其他认知功能下降，最终丧失生活自理能力。AD目前尚无治愈方法，因此预防和早期诊断尤为重要。 阿尔兹海默病的研究集中在以下方面： 疾病的病
- 磁悬浮列车研究、算法与计算机系统设备配置推荐 2024-05-28
- 磁悬浮列车是一种利用磁力悬浮和导引的列车，具有高速、舒适、环保等优点。磁悬浮列车技术是现代交通运输技术的重要领域之一，也是国际科技竞争的热点领域。 （一）磁悬浮列车主要系统组成 （1）悬浮系统 这是磁悬浮列车的核心，负责使列车脱离轨道并悬
- 阿波罗月球车研究分析与计算设备硬件配置推荐 2024-05-22
- 阿波罗月球车（Lunar Roving Vehicle, LRV）是美国国家航空航天局（NASA）为阿波罗计划后期任务（阿波罗15、16、17号）设计和制造的月球表面移动载具。 它的设计和研发涉及多个复杂的技术和计算任务。 重要研究 组成部分 功能说明 研究课题 1 车体结构 由铝合金框架
- Alphafold 3蛋白质折叠计算环节分析与高性能硬件配置推荐 2024-05-21
- AlphaFold是DeepMind 开发的一种人工智能系统，用于预测蛋白质的三维结构。AlphaFold 3是该系列的最新版本，它在蛋白质结构预测方面取得了重大突破，显著提高了预测的准确性，以至于对生物学和药物研发等领域产生了深远的影响。 AlphaFold 3主要计算的是生物分子的结
- Cognex机器视觉检测软件-图像识别计算最佳硬件配置推荐24 2024-05-17
- 康耐视Cognex VisionPro是一款强大的机器视觉软件，主要用于工业自动化领域，涵盖了智能检测、物体识别、测量、定位定向、缺陷检测、条形码/二维码的读取等多种应用。旨在提高生产效率、减少错误、降低成本，并确保产品质量。 广泛应用于以下场景： 1) 产品缺
- 无人机集群移动地面控制计算设备配置推荐 2024-05-14
- 地面控制站 (GCS) 是无人机集群的中央指挥和控制中心，无人机集群的控制通常涉及到复杂的计算任务，包括路径规划、避障算法、动态调整、传感器数据处理以及与每个无人机之间的通信协调等。 这些任务往往是高度并发且计算密集型的，因此，控制计算机的性能
- 人工智能作战系统Maven项目与计算集群设备硬件配置 2024-05-09
- Maven项目，全称为“算法战跨部门小组”（Algorithmic Warfare Cross-Functional Team），是美国国防部高级研究计划署（DARPA）的Maven项目旨在将人工智能（AI）和机器学习（ML）技术集成到战场传感器和指挥控制系统中， 以实现以下主要任务： （1）实时战场态势感知: 利用来
