如果您也想利用计算模拟开展工作，材料人这套全流程的解决方案可以让您事半功倍。

2024年02月21日 14:16

近年来，高校课题组以及中小型企业对服务器的投入也越来越大。当服务器多到一定程度，可能就要考虑自建机房了。

2026年05月24日 22:45

最近材料人分别向客户提供了一台PRO 6000 工作站以及一台Mac Studio M3 Ultra 512G内存版。应客户要求，我们讨论一下这两台设备跑大模型的效果。

2026年05月03日 10:25

开学季，如果有老师、课题组需要增添CPU、GPU服务器，欢迎考虑材料人旗下服务器品牌——鸿研。

2026年03月09日 16:56

PPT节选自材料人催化材料机器学习课程

2025年11月04日 12:42

大模型计算用户的福音——PRO6000

2025年10月28日 22:49

PPT节选自材料人机器学习在催化材料研究中的应用与实战课程

2025年10月25日 10:21

节选自材料人AIMD课程

2025年09月04日 13:59

本文将向大家介绍Rro6000对比以及各版本选择，以及多卡可以运行的模型

2025年07月21日 01:25

本方案旨在构建一个服务于高校课题组的小型高性能计算模拟集群，总核数在800-1000核，存储空间约60T。总预算严格控制在 50 万元人民币以内。

2025年07月05日 16:07

节选自材料人电池材料深度学习课程

2025年04月28日 14:27

节选自材料人电池材料深度学习课程。

2025年04月18日 14:37

节选自材料人计算模拟课程《超材料+深度学习》

2025年03月15日 18:03

本地部署满血版DeepSeek，需要什么配置？

2025年03月02日 10:53

本文将聊聊IB网络的优势、硬件以及何种情况下部署

2025年02月27日 14:47

今天我们来介绍一下精度。

2025年02月19日 15:15

本文将为大家提供不同硬件条件下可以部署哪种DeepSeek版本

2025年02月11日 13:39

节选自材料人开设的有机半导体机器学习课程。

2024年08月26日 15:57

PPT节选自材料人于2023年开设的机器学习预测新的三元材料课程

2024年08月11日 11:18

本部分内容来自材料人12月9日10日开设的Lammps入门课程中的相关介绍

2023年12月15日 21:54