除了这8个3.5英寸硬盘位以外，ASUS TS700-E9在背面还有2个热插拔SSD硬盘位：
【新智元导读】刚刚，英伟达CEO黄仁勋在SIGGRAPH 2018上大秀肌肉，推出世界首个实时光线追踪GPU，基于图灵架构，这是自2006年以来GPU实现的最最重大的飞跃，每秒处理高达10GB Rays，这将彻底改变整个计算机图形处理界的工作流程。
到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。
当地时间 8 月 8 日，英伟达 CEO 黄仁勋在计算机图形学顶会 SIGGRAPH 2023 上发布了专为生成式 AI 打造的下一代 GH200 Grace Hopper 平台，并推出了 OVX 服务器、AI Workbench 等一系列重磅更新。
显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。
GKE与RTX都是优秀的企业即时通讯产品，各有千秋，例如GKE内置的功能更丰富，RTX界面更清爽、操作更方便。由于二者都提供了二次开发接口，可以利用接口来增加原本没有的功能，所以本文不打算在功能上对二者进行对比（因为通过扩展都可以实现对方没有的功能，例如消息监控），而是准备把二者均视为企业级应用整合的平台，从系统整合需要解决的问题的上来对它们的扩展性做一下对比。
---- 新智元报道 编辑：克雷格、肖琴、子涵 【新智元导读】3月份的2018 GTC结束后，英伟达今天在中国台湾开了个“专场”，发布了不少新产品，其中包括英伟达GPU服务器标准平台HGX-2和全新的RTX技术，并且黄教主还坚称英伟达GPU“买得越多，省的越多”。 黄仁勋说，今天这场演讲聚焦三大主题： 1、如何持续强化GPU运算能力。 2、庞大的系统、基础架构以及软件生态系统正在围绕英伟达的平台而建立。 3、庞大的终端市场商机以及英伟达建立的软件平台将合作运作
英伟达终于发布了GeForce RTX 3080 Ti，然而这一点儿都不重要。看完之后发现明显是那个「AITuber」旁白更有意思，是真的可爱！
在AI PC时代，创业者正迎来前所未有的机遇与挑战。随着人工智能技术的不断进步，如何将先进技术转化为商业价值，已成为创业者们探索的重点。月初，我们介绍了NVIDIA推出NVIDIA RTX AI Toolkit（NVIDIA RTX AI Toolkit发布，解锁Windows应用的AI新时代），这一创新工具集不仅为Windows应用开发者量身打造了一套全面的工具集和SDK，更极大地简化了AI模型的定制、优化和部署过程。RTX AI Toolkit确保无论是在本地还是云端部署，创业者都能获得卓越的AI性能，从而轻松应对各种复杂的AI开发需求。因此，RTX AI Toolkit正逐渐成为创业者们在AI PC时代中的必备神器，助力他们高效实现创新应用的快速落地，走向成功之路。
目前（至11/7/2020）我们还无法在英伟达 RTX 30 系列 GPU（Ampere）上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1，而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话只能手动编译或者用英伟达 docker 容器。
---- 新智元报道 来源：Computex NVIDIA 编辑：好困 Emil 【新智元导读】「不务正业」的英伟达在AI上简直是大力出奇迹，不仅带来了AI动画制作软件，还有基于AI的实时3D仿真软件，甚至连「AI Tuber」都搞了出来。当然，除此之外，英伟达也为我们带来了「买不到」的3080Ti和3070Ti。 英伟达终于发布了GeForce RTX 3080 Ti，然而这一点儿都不重要。看完之后发现明显是那个「AITuber」旁白更有意思，是真的可爱！ 刚开始还在想这个配音还有些生涩，结果没
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识：https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算，在较新的微架构中，专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心，因此，人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
这已是英伟达举办的第十届 GTC，只可惜今天还是没有人们期待已久的「安培」架构 7 纳米制程显卡。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】「拼装」CPU，4纳米显卡，世界最快AI超算，还有游戏开发者的元宇宙。这次，老黄的百宝箱里都有啥？ 今天，老黄穿着他的皮衣又来了！ 3月22日晚，英伟达GTC 2022开幕。 虽然没有了那个熟悉的厨房，但这次的阵仗反而更加豪华。 英伟达用Omniverse把新总部从内到外渲染了一遍！ 800亿个晶体管的Hopper H100 随着拔地而起的平台，英伟达推出了为超算设计的最新AI显卡Hopper H100。 相比于「只有」540亿个晶体管的前辈A
目前在售的NVIDIA Volta架构中Tesla V100处于深度学习GPU专业卡的最顶端位置！拥有5120个CUDA核心、640个Tensor辅助核心，核心面积达到了815平方毫米，集成了210亿个晶体管。作为Tesla P100的升级产品，Tesla V100同样拥有有两个不同的版本：一个是支持NVLInk,一个是支持PCIE。
近日，新入一台RTX3080的服务器，目前好像还没办法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1，而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话，需要很强的动手能力，手动编译或者用英伟达 docker 容器。
就在8月8日，英伟达CEO黄仁勋，再次登上了世界顶级计算机图形学会议SIGGRAPH的舞台。
英伟达今天在线上召开了2020年GPU技术大会（GTC）。黄仁勋又一次在自家厨房发布了多款新硬件：
在今年的秋季 GTC 上，英伟达展示了 RTX、AI、Omniverse的最新进展，还包括其在人工智能领域的新突破。下面我们一起看看今年又有哪些新花样吧。 Ada Lovelace GPU 在GTC 2022上，英伟达推出了第3代RTX架构——Ada Lovelac。据介绍，Ada GPU可实现2倍的传统光栅化游戏性能提升，对光线追踪游戏的性能提升可以高达4倍。相较上一代Ampere架构，Ada在相同功耗下可带来超过2倍的性能提升。 英伟达在 Ada 架构中引入了 DLSS 3，其可以在分辨率提升的同时
刚刚，在英伟达举办的GPU技术大会上（其实会场就是老黄家的厨房），黄仁勋发布了全新ARM架构CPU，也是英伟达首款服务器CPU——Grace。
今年英伟达发布了新一代 GPU 架构 Turing 和 Quadro RTX 系列，然后又发布了三款消费级 GeForce RTX 显卡，以及第一款 Turing Tesla T4。然而，英伟达的产品线中通常会有一款比较高端的显卡，这就是 Titan。Titan 不是旗舰卡也不算是消费级显卡，但它仍然是英伟达产品中非常有趣的存在，它是最快的显卡，其他卡无法企及，现在它成为英伟达主推的工作站计算显卡。
机器之心报道 参与：李泽南、李亚洲 昨天，第九届年度 GPU 技术大会（GTC）在加州圣何塞 McEnery 会议中心正式开幕。在刚刚结束的 Keynote 演讲中，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋宣布了该公司在芯片、AI 平台、自动驾驶上的一系列新动作。在本文中，机器之心对其演讲的核心内容做了梳理。 正如黄仁勋所说的，今天的发布会有关于：「Amazing science, amazing graphics, amazing products and amazing AI.」 核心内容： 新一代服务器级 GP
按照ESXi对应版本不同下载不同的安装包。安装包内含ESXi主机驱动和虚拟机驱动。
NVIDIA AIPC训练营昨天开营第一天，讲解Chat With RTX的安装和使用，群里可以说是大型的翻车现场，光在安装环节，就是各种问题。我就不列举了，几乎满屏都是....
本章节为大家讲解RL-TCPnet的SNTP应用，学习本章节前，务必要优先学习第29章的NTP基础知识。有了这些基础知识之后，再搞本章节会有事半功倍的效果。
在计算机图形学顶会SIGGRAPH上，老黄宣布了英伟达最新的超级芯片NVIDIA DGX GH200 Grace Hopper。
可以说是万众期待下，老黄发布了消费级（民用级）显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI，作为“大多数人”，不得不说在发布会即将结束的那一刻，真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊，毕竟价格摆在那里，RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多，Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。
而黑客泄露出来的信息，前半部分已经被英伟达推出的产品所证实。ADA就是现在消费领域已经发布的40XX系列，官方公布的开发代号为ADA Lovelace。
今天，英伟达2019GPU 技术大会（GTC19）在美国加利福尼亚州圣何塞举行。在这一严重拖堂、长达2小时40分钟的Keynote演讲中，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋火力全开，宣布了该公司在软件、机器学习平台，以及自动驾驶上的一系列新动作。
NVIDIA不按套路出牌，取消了之前规划的车端芯片Orin的继任者Atlan，而让雷神重磅出场，其性能相当剽悍，单颗性能达到2,000 TOPS(FP8)是当前SOC orin的8倍。而Atlan规划是1000 TOPS(INT8).也让其他玩家慌得一比。另外一个玩家Qualcommon在随后的“汽车投资者日“上表示其推出了”业界首个集成式汽车超算SOC"Snapdragon Ride Flex.然而并没有宣布其计算能力。
从诸多方面来看，2023 年对于想要搭建游戏主机和商用工作站的用户们来说，终于回归了睽违已久的正常状态。在这一年中，大部分主流产品的售价开始持平甚至略低于官方建议零售价，人们终于能以相对合理的价格组装各类电脑，无需担心供不应求或者苦等理想的折扣。虽然总体上，2022 年掀起的 GPU 需求浪潮在过去 12 个月中仍余波未平，但随着英伟达、AMD 和英特尔等大厂新一代 GPU 的面世，买家已经大致可以按照预期价格拿到自己心仪的 GPU。
本章节为大家讲解RL-TCPnet的TFTP客户端应用，学习本章节前，务必要优先学习第38章的TFTP基础知识。有了这些基础知识之后，再搞本章节会有事半功倍的效果。
本章节为大家讲解RL-TCPnet的BSD Socket，学习本章节前，务必要优先学习第18章的Socket基础知识。有了这些基础知识之后，再搞本章节会有事半功倍的效果。另外RL-TCPnet的socket仅支持UDP协议和TCP协议，我们本章节仅讲解了TCP协议方式的BSD Socket。
内容概要：今年的台北国际电脑展 (Computex) 于 6 月 1-5 日在线上召开，期间 NVIDIA CEO 黄仁勋在新总部大楼 Voyager（旅行者）接受了媒体线上群访，本文对采访内容进行了翻译整理。
说明： RTX5全家桶的优势就是简单易用，各种应用配置一键生成，初学的话，上手很快。维护的好，稳定性也是杠杠的。 同时RTX5也是有汽车级，工业级，医疗和铁路安全认证，只是安全级别比ThreadX要稍微低些。 注意事项： 1、全部使用当前最新的MDK及其中间件版 MDK使用V5.30及其以上版本。 中间件软件包使用V7.12及其以上。 MDK安装的STM32F4软件包使用V2.15.0及其以上。 各种软件包镜像下载：链接 2、由于程序使用了DWT时钟周期计数器，程序下载后，请将板子重新上电使用，防止DWT时钟周期计数器没有正常复位。 3、此综合Deme会持续更新，不断完善。
点击图片立刻参与！ 1、高通“2022骁龙之夜”定档5月20日， 骁龙8 Gen1 Plus即将登场 2、“星际客机”飞船尝试第二次无人轨道试飞，有望年底前进行首次载人飞行 3、官宣！微软IE浏览器6月16日正式退役 4、云从科技上市时间公布：拟定于5月25日至30日 5、搜狗地图正式下线 6、马斯克被推特指责违反保密协议，此前已搁置收购交易 7、英伟达或将在第三季度初发布RTX 40显卡 8、法拉第未来2021年亏损35亿，FF 91预订量仅401辆 9、国产大飞机商业化迎来重要一步，首架交付的C919
本文节选整理自NVIDIA GTC讲座[S41607]： 自动光学检测（AOI）中采用的深度学习技术一直是制造业的热门话题。 然而，大多数项目都停留在概念验证阶段或仅部署在少数 AOI 机器上。 我们的分析发现，障碍通常与 AI 模型的准确性或性能无关，而是出于其他原因。 在制造检测中部署深度学习时，我们将解决这些障碍，以及 Jetson 平台如何帮助我们克服这些障碍。 根据我们的经验，制造商在采用人工智能技术方面面临障碍，这三点是我们从客户那里听到的最常见的原因。一是技能差距，客户没有新技术技能，二是对
今年的 GTC 系列大会已是第十届，也是连续第三次进入国内，和每次一样，英伟达首席执行官黄仁勋参加了本次大会，并在首日上午进行了主 Keynote 演讲。
51长假第二天，突然发现许久不更新的NVIDIA Chat With RTX聊天机器人，迎来的重大更新！
今年的 GTC 大会议题覆盖了 AI 框架、开发工具、数据科学、云计算、实时渲染、光线追踪、以及 5G 通信等等方面。垂直方向则包含了自动驾驶、智能机器、医疗与金融、设计、工程制造等领域。
说明： 1. 开发板Web服务器的设计可以看我们之前发布的史诗级网络教程：链接。 2. 需要复杂些的Web设计模板，可以使用我们V6开发板发布的综合Demo：链接。 3. 教程中使用的是花生壳免费版，免费版仅支持电信用户，每个月1GB的流量，实际测试几天，稳定性还行。收费版没有这些限制。 4. 现在已经用了快两年的花生壳收费版，比较稳定，基本没有死机现象。 5. 不管是免费版本的花生壳还是收费版的，有时候会提示需要实名认证，可以不用管。现在还没有强制必须执行。如果长期使用的话，建议做一下认证，认证过程也比较简单。 6. 注册了花生壳后会免费给一个域名，通过这个域名配合花生壳就可以实现内网透传了，无需公网IP，现在由于IPv4地址资源枯竭，运营商给客户的基本都是内网IP。 7. 利用花生壳，可以通过手机或者电脑很方便的访问开发板建立的Web服务器，从而可以做一些有意思的外网远程监控。 =================================== 专题教程下载：
本章节为大家讲解RL-TCPnet的TFTP服务器应用，学习本章节前，务必要优先学习第38章的TFTP基础知识。有了这些基础知识之后，再搞本章节会有事半功倍的效果。
Nvidia推出了一款用于AI和高性能计算的Arm数据中心CPU，它将提供比AMD 64核EPYC Rome处理器快10倍的AI性能。该CPU命名为Grace，计划于2023年初推出。Grace将使用Arm的下一代Neoverse CPU 服务器IP以及LPDDR5x内存子系统，该CPU 采用Nvidia NVLink 连接GPU。可以提供每秒900 GB的双向带宽用于CPU到GPU的通信。 其将提供两倍的带宽和10倍的能效比。 同时，Nvidia表示，该公司将每两年更新一次GPU，DPU和CPU架构，其中一年重点放在x86平台上，另一年放在Arm平台上。
说明： RTX5全家桶的优势就是简单易用，各种应用配置一键生成，初学的话，上手很快。维护的好，稳定性也是杠杠的。 同时RTX5也是有汽车级，工业级，医疗和铁路安全认证，只是安全级别比ThreadX要稍微低些。 注意事项： 1、全部使用当前最新的MDK及其中间件版 MDK使用V5.30及其以上版本。 中间件软件包使用V7.12及其以上。 MDK安装的STM32H7软件包使用V2.7.0及其以上。 各种软件包镜像下载：链接 2、由于程序使用了DWT时钟周期计数器，程序下载后，请将板子重新上电使用，防止DWT时钟周期计数器没有正常复位。 3、此综合Deme会持续更新，不断完善。
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
机器之心报道 编辑：泽南 又到了人们喜闻乐见的显卡对决时间。 虽然如今人们用来训练深度学习的 GPU 大多出自英伟达，但它旗下的产品经常会让人在购买时难以抉择。 去年 12 月，英伟达将专业图形加速显卡产品线更新至安培架构，其中最高端的 RTX A6000 是最被人关注的一款。 在基本规格上，A6000 基于完整的 GA102 GPU 核心打造，内建 10752 个 CUDA 核心和第三代 Tensor Core，单精度浮点性能达到了 38.7 TFLOPs。它的显存容量达到 48GB，类型是 GDDR6
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