智星云算力平台已认证帐号在智星云租赁并使用Topaz Video Enhance AI1.租用win10渲染镜像2."设备管理器"查看显卡状态3.安装 Topaz Video Enhance AI 软件4.在【preferences】中设置选择GPU5.运行软件后可以使用“nvidia-smi”命令查看GPU使用情况6.软件输入需要设置的参数进行操作...

未来，随着云计算技术和应用场景的扩展，智星云将继续推动技术创新，扩展全球市场份额，为更多企业和开发者提供高效可靠的弹性计算解决方案。通过明确需求、搜索候选平台、比较特征和服务，最终找到最适合项目需求和目标的平台，确保项目成功实施。采用灵活的小时付、按天付、按月付模式，用户只需根据实际使用的资源量付费，避免长期租赁造成的成本浪费，特别适合对资源需求有季节性或周期性变化的企业；重视用户数据安全和隐私保

虽然，国内整体算力不足，但是中小企业，高校科研，在算力这块还是相对充足的，例如智星云的A100和H100一直处于无限量供应的阶段，而且租赁价格普遍低于市场平均价，深受高校同学老师的喜欢。在这种情况下，中国的游戏产业在某种程度上成为了AI推理算力的来源，这个情况相当引人深思。实际上，云游戏带来的算力采购是个有趣的副产品，这些资源可以重新利用，帮助满足AI推理的需求。总体来讲，明面上国内算力很紧张，但

而且还支持每24小时调整一次，当你需要更高速率时，调整到高速率带宽，不需要了又可以调回去，灵活节省开支，非常赞。当超过这个传输率时，仅需0.003 元/Mbps每时（也就是每小时3厘钱）。这个问题其实涉及的是带宽，带宽传输率越高，上传下载文件的速度自然是越快的。例如智星云，在平时租用算力创建实例时，就可以自由选择带宽的传输率。当然，也支持200Mbps以上带宽需求，但是需要联系客服获得。32Mbp

智星云AI云主机默认提供docker安装，用户只需要在算力市场，点击 AI云主机，选择Centos或者Ubuntu系统即可租用到安装好docker的云主机。图1：算力市场登录上云主机后，我们首先运行一个简单的docker hello-world 应用：图2：docker hello-world如果用户嫌输 sudo 比较麻烦的话，可以将当前用户添加到docker组里面，这样不需要root权限也可运

在 AI 计算的核心能力上，新诺力 AI 工作站用数据证明了自己的实力。或许有人会拿游戏显卡对比，但两者定位截然不同：像 RTX 5090 这样的显卡在游戏场景中表现出色，但在多卡协同的 AI 工作负载中，A100 的优势十分明显 —— 它更擅长处理并行计算任务，能让 AI 模型训练、数据推理的效率事半功倍。即便不是技术专家，也能快速上手 —— 工作站预装了常用的深度学习框架与开发工具，省去了繁琐

1.CUDA out of memory跑cuda 程序遇到下面错误：RuntimeError: CUDA out of memory.Tried to allocate 588.00 MiB (GPU 0;11.00 GiB total capacity; 8.97 GiBalready allocated; 190.44 MiB free;9.00 GiB reserved in total

而规划大模型，基于对大量人驾数据的训练学习，正在实现从拟人到超越人的跃升，逐步形成在强交互场景更完善的安全处理能力，以及预判和规避潜在风险的能力。可租可买，随用随开，按小时计费，环境可以保存，huggingface，github访问速度快，同时支持镜像定制，边缘计算、量子计算、绿色计算、高性能计算和混合云计算等均可支持。在早期的行为决策算法，工程师想出所有可能的“if-then 规则”的组合，然后

nvidia-smi是常用的GPU命令，那他们输出代表什么意思呢？今天就来做一个解读。图1: nvidia-smi 输出在这里，总结下常见问题：问题：nvidia-smi显示CUDA Version:11.4, 系统安装的是11.1，这有没有问题？回答：nvidia-smi显示的CUDA Version是当前驱动的最高支持版本，因为CUDA是向下兼容的，所以最高支持版本以下的CUDA版本都是支持的

近日，在百度智能云技术论坛上，许多人关注到了一个新的问题：在大模型训练中，算力的有效利用率不足50%。这意味着企业在训练过程中，有超过一半的算力资源被浪费。