前言

对于携带笔记本电脑办公的上班族来说，电脑重量一直是一个绕不开的话题。Khadas Mind系列跨场景工作站为上班族们提供了一个新的选择。435克的重量和2厘米的厚度可以轻松携带，通过Khadas研发的Mind Link扩展接口，将Mind接入不同的配件模块，即可轻松拓展，按需搭建，给用户真正的跨场景自由。本次来到评测室的是Khadas最新的Mind 2主机以及Mind Graphics外置显卡坞，下面我们为大家带来这两款产品的评测。

本文将分享 TensorRT-LLM 中低精度量化内容，并从精度和速度角度对比 FP8 与 INT8。首先介绍性能，包括速度和精度。其次，介绍量化工具

记得有一次跟朋友们聊技术，谈到NVIDIA为什么不在GeForce消费级显卡上砍掉Tensor Core时，我顺手发了一句很大众化的答案：“因为要配合RT光线追踪来用”。如果没记错的化，NV自己就是这样说的，不过如果较真一点，似乎可以引出2个问题：

机器之心发布

机器之心编辑部

OneFlow 将 Stable Diffusion 的推理性能推向了一个全新的 SOTA。

近期发售不少游戏大作，而通过我们此前的实机测试来看，70级显卡即可完美驾驭，其中又以后来发布的SUPER系列性价比最高。那么今天给大家带来的则是耕升GeForce RTX 4070 SUPER 踏雪Mini显卡的评测。

踏雪Mini是目前耕升踏雪系列针对双风扇小尺寸显卡推出的型号，整体的设计语言与三风扇踏雪基本相同，但相对更圆润一些，非常符合ITX小巧迷你的设计初衷。

下面就让我们来一起看下耕升GeForce RTX 4070 SUPER 踏雪Mini显卡的外观设计。

NVIDIA日前在其官方博客中表示，与谷歌合作在所有NVIDIA AI平台上为Gemma推出了优化。Gemma是谷歌最先进的新轻量级2B(20亿)和7B(70亿)参数开放语言模型，可以在任何地方运行，降低了成本，加快了特定领域用例的创新工作。

这两家公司的团队密切合作，主要是使用NVIDIA TensorRT LLM加速谷歌Gemma开源模型的性能。开源模型Gemma采用与Gemini模型相同的底层技术构建，而NVIDIA TensorRT LLM是一个开源库，用于在数据中心的NVIDIA GPU、云服务器以及带有NVIDIA RTX GPU的PC上运行时，可以极大优化大型语言模型推理。这也这使得开发人员能够完全利用全球超过1亿台数量的RTX GPU AI PC完成自己的工作。

CUDA 与 TensorRT 部署实战课程：工业视觉检测中的落地技巧

一、前言：RTX 5070又多一个新选择

NVIDIA RTX 5070又多一款新产品，索泰GeForce RTX 5070 XGAMING OC显卡也来了。

选择深度学习显卡时，主要看CUDA核心数、显存（VRAM）、带宽、功耗以及支持的软件生态（如CUDA、cuDNN、TensorRT）。

当前最适合深度学习的显卡：

1. 高端（适合专业深度学习和大模型训练） NVIDIA H100（最强性能，适合数据中心，价格极高） NVIDIA A100 80GB