DEXUN GPU NEWS
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汇集 GPU 选型、模型训练、推理部署与高性能计算资讯。
医院本地训练影像模型时，哪些硬件短板最容易拖慢进度？
本地训练影像模型，常见瓶颈不只在加速卡：显存不足、CPU 解码偏慢、内存和存储供数不及时、网络拥塞及散热降频都可能拖慢训练。文章提供排查顺序、配置思路和常见问题解答。
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云端与本地方案各有取舍，自动驾驶训练应按数据规模选配
自动驾驶训练基础设施应结合数据增长速度、训练负载、网络条件和数据管理要求来选。云端适合弹性扩容，本地适合稳定、高频使用的任务；混合部署则可将敏感数据留在本地，把可共享的训练任务放到云端。
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从数据到训练，自动驾驶模型基础设施该如何分步选型？
自动驾驶模型训练基础设施需求应从数据规模、训练任务和交付约束出发，依次评估数据治理、存储与计算、训练调度、实验管理和安全运维。本文给出可执行的选型步骤，并比较本地集群与云资源的适用条件。
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促进成果复用的6个科研机器学习平台关键环节
科研机构机器学习平台要让成果能被理解、复现和继续使用，不能只提供算力。本文梳理从需求、数据、环境、流程记录到验证发布和长期维护的六个关键环节，并给出适用条件与实施步骤。
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