- 最新最快3D电磁仿真精准硬件配置2021v4 2021-10-17
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- 3D打印建模/3D扫描/修复/仿真工作站配置推荐2024v1 2021-10-08
- 进入2024年,CPU和GPU都已经升级换代,例如最新intel 14代酷睿,Xeon4代可超频处理器,性能大幅提升 更新日期:2024年3月11日 (一)3D打印技术介绍 3D打印是以三维模型为基础,运用粉末状金属或塑料等可粘合材料,通过逐层打印的方式来构造物体的快速成型技术。 工
- 结构/流体/多物理场/电磁仿真最快最完美工作站集群24v2 2021-09-17
- 高性能仿真计算集群(结构、流体、多物理场耦合、电磁仿真)配置推荐2022v4 比双AMD7773x快32倍--Fluent流体仿真GPU高性能工作站推荐22v4 PCA 3倍加速--电磁仿真(HFSS)工作站硬件配置推荐22v3 价格变更日期:2023/05/25(2023年第2季度), 变更原因:部分配置调整,更趋完
- 航测、倾斜摄影、正射影像处理台式、便携、集群硬件推荐2022v2 2021-09-16
- 主要内容 (1)台式图像处理工作站配置方案 (2)便携图像处理工作站配置方案 (3)倾斜摄影图像处理多机集群配置方案 在测绘行业无人机航拍影像应用越来越广泛,数据量越来越大,市场上需要计算处理设备从台式到移动便携式、多机集群、移动式多机集群等...
- 最快最完整3D机械设计工作站配置方案22v3 2021-09-15
- 目录: 最快3D机械设计台式工作站配置推荐 最快便携式超频工作站配置推荐 3D多用户共享设计工作站系统配置推荐 超高分3D机械设计可视化展示系统 (一)3D机械设计典型应用与解决方案介绍 3D机械设计软件(主流:CATIA、UG、Creo、SolidWorks、Solid Edge......
- 基因测序、生物信息分析平台工作站硬件配置推荐2022v3 2021-08-28
- 新冠病毒传染非常迅速,促进了基因测序、生物信息分析研究,西安坤隆计算机科技有限公司自2020年1月推出相应硬件配置: 基因测序...
- 地球最强--Alpha750超级图形工作站产品介绍2021v3 2021-08-24
- Alpha750超级图形工作站于2021年8月上市、是Alpha730的升级版,它是目前计算能力最全面的小型超级计算机,配备四颗intel Xeon 第3代可扩展高频处理器(112核@3.8GHz,睿频4.3GHz)+四GPU的全能超算、2~3个高速缓存盘(支持RAID0)...
- 最新图形工作站报价表汇总 2021-08-18
- 1 最新图形工作站基准配置报价2021v3 2021年第三季度最新报价 相关机型:A300,AX410,GT400M,GT420M,EX650i,Alpha730,GX650M 链接:https://pan.baidu.com/s/1DKVofs7XL5n0apNH1e8yzA 提取码:dd63 --来自百度网盘超级会员V6的分享 2...
- 深度学习台式、便携式、机架式、集群硬件配置选型2022v2 2021-08-18
- 目录 1 UltraLAB深度学习计算设备介绍 2 最新多GPU算力汇总表2021v3 3 深度学习计算硬件配置推荐2021v3 3.1 深度学习工作站GX300i配置推荐---最大2块GPU 3.2 深度学习工作站GT420M/GR420M配置推荐- 最大7块GPU 3.3 深度学习工作站GX650M配置推荐-...
- 4K/8K剪辑特效调色渲染工作站、存储完整配置推荐2024v1 2021-07-27
- 更新日期:2024年03月15日 更新原因:CPU升级换代到intel 第14代酷睿超频处理器,AMD 锐龙TRpro 7900WX上市,显卡RTX4090上市,整体视频解码、编码、渲染的计算能力大幅提升 目录 (1) 4K/8K视频后期软件与硬件配置要求 (2) UltraLAB后期工作站、并行存储介绍 (3) 4K/8K剪
- 性能超DGX Station A100-图灵超算工作站GR420M介绍 2021-07-07
- 图灵超算工作站UltraLAB GR420M是西安坤隆计算机科技有限公司于2021年7月推出上市的,一款支持AMD锐龙Pro处理器、多GPU(基于PCIe 4.0 x16)、海量并行储于一体的双塔式工作站. 基于办公静音环境,应用于深度学习、科学计算、生命科学、生物分析...
- 最新冷冻电镜(cryo-EM)图像重构GPU工作站配置推荐2023v1 2021-07-03
- (一)GPU计算卡升级换代 【GPU计算卡】已经升级换代,已经从RTX20系列升级到RTX30系列,可供选择的高速GPU卡:RTX3070、RTX3080、RTX3090、RTX A6000,处理性能大幅提升,其算力大致如下: No 型号 卡数 CUDA核数 FP32 (单位Tflops)...