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阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置，包括CPU+GPU、FPGA等，适用于人工智能、机器学习和深度学习等计算密集型任务。本文整理了阿里云GPU服务器的优惠价格，涵盖NVIDIA A10、V100、T4等型号，提供1个月、1年和1小时的收费明细。具体规格如A10卡GN7i、V100-16G卡GN6v等，适用于不同业务场景，详情见官方页面。
具身智能与大模型融合创新技术实训研讨会成功举办
2025年1月16日-19日武汉，TsingtaoAI联合北京博创鑫鑫教育科技，举行“具身智能与大模型融合创新技术”实训研讨会，本次会议面向高校AI教师和企业AI工程师群体，通过3天的技术研修和实操教学，通过将 AI 大模型与具备3D视觉的机器人相结合，为学员实践演示，带领学员深入理解通用具身智能的原理和应用。
基于Dify +Ollama+ Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实战
尼恩，一位拥有40年经验的老架构师，通过其丰富的行业经验和深入的技术研究，为读者提供了一套系统化、全面化的LLM大模型学习圣经。这套学习资料不仅帮助许多从业者成功转型，还助力多位工程师获得了高薪工作机会。
Coolbpf最新特性解读：profiler功能上线，助力性能分析和优化
本文介绍Coolbpf性能分析模块中的profiler功能。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
记忆层增强的 Transformer 架构：通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
Meta研究团队开发的记忆层技术通过替换Transformer中的前馈网络（FFN），显著提升了大语言模型的性能。记忆层使用可训练的固定键值对，规模达百万级别，仅计算最相似的前k个键值，优化了计算效率。实验显示，记忆层使模型在事实准确性上提升超100%，且在代码生成和通用知识领域表现优异，媲美4倍计算资源训练的传统模型。这一创新对下一代AI架构的发展具有重要意义。
《探秘鸿蒙Next：人工智能助力元宇宙高效渲染新征程》
鸿蒙Next融合人工智能，为元宇宙渲染带来革新。通过智能场景分析优化资源分配，提升重要元素的渲染精度；智能补帧与运动预测确保动画流畅；自适应渲染调整适配不同设备性能；数据驱动优化渲染策略；GPU Turbo技术协同硬件加速。这些创新使元宇宙体验更加沉浸、逼真。
企业内训｜基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-上海某央企智算中心
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
《探秘鸿蒙Next：模型轻量化的能源效益衡量之道》
在鸿蒙Next生态中，模型轻量化显著提升设备能源效益。通过功耗指标（CPU、GPU、整体设备）、运行时间与能耗比值、电池续航（实际场景和极端测试）、散热情况（温度变化、散热能耗）及资源占用（内存、存储）的综合衡量，可全面评估轻量化模型对能源效率的优化效果，为设备性能提升提供依据。
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