1、此问题应该是指这2者是否引入虚拟化平台的吧。2、 常见的NVIDIA GPU虚拟化技术方案有：NVIDIA GRID(vGPU)，NVIDIA MPS，阿里的cGPU和腾讯开源的vCUDA。其中，在k8s容器上常用的为vCUDA和cGPU方案。3、GPU虚拟化的基础上池化的方式通常是GPU物理服务器+基于K8S的容器管理平台，...

影响是全方位的1、机房机柜的空间（GPU 卡）、功率（更高的电源功率）、散热2、高速连接的网络和对应的交换机3、管理平台（例如 GPU 的容器化或对应的资源分配）4、存储（AI 训练对应的数据读取和写入，存储间的数据同步）5、计算和训练任务的调度管理6、整套体系的管理和运维...

基于前期业务的规划设计，目前我们还是两套平台，但是由于HPC和AI仿真对算力的共同需求，因此后续考虑进行资源的整合，并计划通过一套调度平台PBS实现任务的统一调度。

1、 GPU节点安装好NVIDIA驱动和 nvidia-docker套件。 docker daemon运行时配置启动 nvidia runtime运行时。2、Kubernetes开启vGPU支持， 将新增K8S 资源类型 nvidia.com/gpu 被容器请求： 3、配置好AI模型相关的TensorFlow ， torch， mxnet 、mindspore 、xgboost 、 nccl ...

1、创意类工作：例如艺术家、作家、设计师、音乐家等，需要创造力、想象力和艺术审美，这些都是人类的独特特征。2、教育和咨询类工作：例如教师、辅导员、心理咨询师等，需要处理情感问题，与人类沟通和交流，以及理解和应对不同的个体和情况。3、医疗和护理类工作：例如医生、护士、兽...

不少银行现在倾向于选择通用大模型加专业知识库的模式，知识库负责提供领域知识，通用大模型负责理解问题，并结合知识库检索结果，给用户返回符合人类对话风格的回答。您说的这种小模型凑成大模型的路径应该也是可行的，但目前没有看到特别好的方案...

评估大语言模型对优化AI应用的价值是确保技术可持续应用的重要一环。以下是一些常见的价值评估指标，可供参考：业务价值：评估大语言模型在银行业务中的实际价值，例如提升客户服务质量、降低操作成本、增强风险管理能力等。可以考虑通过指标如客户满意度、成本效益、风险控制效...

银行业可以利用大语言模型来优化智能客服，并提高客户体验和满意度。以下是一些方法和面临的潜在问题以及如何处理这些问题的建议：提供自动化答案：使用大语言模型可以创建一个智能客服系统，能够自动回答常见问题，例如账户余额查询、交易历史等。这可以提高客户的满意度，因为他们...

目前比较可行的是通用大模型加专业知识库的模式，专业知识库，他就很适合搞权限管理啊，大模型检索信息的时候，只检索当前用户可以访问到的数据库。

PACS影像数据在AI领域有广泛的应用，例如图像识别、图像分割、病灶检测等。实现多家医疗机构的数据协同对于推动医学影像人工智能的发展和提高诊断准确性非常重要。以下是一些有效实现多家医疗机构数据协同的方法：数据共享平台：建立一个统一的数据共享平台，让多家医疗机构可以...