H100 در برابر سایر پردازنده‌های گرافیکی: انتخاب بهترین GPU برای بار کاری یادگیری ماشین شما مقدمه سخت‌افزار محاسباتی قدرتمند برای آموزش و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) ضروری است. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) به دلیل توان پردازشی و پردازش موازی، نقش حیاتی در اجرای مدل‌های یادگیری ماشین دارند. انویدیا (NVIDIA) پیشگام توسعه...

نقش GPUها در یادگیری عمیق محاسبات GPU صنایع مختلفی را متحول کرده و پیشرفت‌های یادگیری عمیق کاربردی را در وسایل نقلیه خودران، رباتیک و زیست‌شناسی مولکولی ممکن ساخته است. قابلیت‌های پردازش موازی پرسرعتی که این ماشین‌ها ارائه می‌دهند، محاسبات ضرب ماتریسی مورد نیاز برای پردازش و تبدیل حجم عظیمی از داده‌ها را برای آموزش و...

مقدمه مدیریت لاگ‌های سرور وب برای حفظ عملکرد، عیب‌یابی مشکلات و درک رفتار کاربران ضروری است. Nginx لاگ‌های ارزشمندی از دسترسی و خطا تولید می‌کند. این آموزش شما را در فرآیند نصب Fluent Bit بر روی یک Droplet، پیکربندی آن برای جمع‌آوری لاگ‌های Nginx و ارسال آن‌ها به OpenSearch مدیریت‌شده‌ی DigitalOcean برای تجزیه و تحلیل...

مقدمه استفاده از کانتینرها برای پردازش‌های مبتنی بر GPU نیازمند نصب Nvidia Container Toolkit و اجرای Docker با فلگ‌های اضافی است. این آموزش نحوه تنظیم Nvidia Container Toolkit، اجرای Docker برای بارهای کاری GPU و نصب Miniconda جهت مدیریت محیط‌های Python را توضیح می‌دهد. این راهنما به‌طور خاص بر استفاده از PyTorch با GPU Droplets...

مقدمه تصاویر و صداها دو مورد از رایج‌ترین اطلاعاتی هستند که انسان‌ها درک می‌کنند. برای بیشتر افراد، تحلیل و درک این حواس به‌صورت شهودی کار ساده‌ای است. همان‌طور که پردازش زبان طبیعی (NLP) برای انسان‌ها آسان است، برای ماشین‌ها این‌طور نبوده و در گذشته نتایج مطلوبی حاصل نمی‌شد. اما با ظهور و پیشرفت مدل‌های یادگیری...

مقدمه مدیریت موثر لاگ‌های وب سرور برای حفظ عملکرد وب‌سایت، عیب‌یابی مشکلات و کسب بینش از رفتار کاربران ضروری است. آپاچی یکی از محبوب‌ترین وب سرورهاست و لاگ‌های دسترسی و خطا را تولید می‌کند که شامل اطلاعات ارزشمندی هستند. برای مدیریت و تحلیل این لاگ‌ها، می‌توان از Logstash برای پردازش و ارسال آن‌ها به OpenSearch...