回答:这个问题,对许多做AI的人来说,应该很重要。因为,显卡这么贵,都自购,显然不可能。但是,回答量好少。而且最好的回答,竟然是讲amazon aws的,这对国内用户,有多大意义呢?我来接地气的回答吧。简单一句话:我们有万能的淘宝啊!说到GPU租用的选择。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等,大公司云平台,高大上。但是,第一,非常昂贵。很多不提供按小时租用,动不动就是包月。几千大洋撒出去,还...
回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...
...择,你应该意识到这个代价。另一个问题是,何时使用云服务?如果你试图学习深度学习,或者你需要搭建原型,那么个人GPU可能是较好的选择,因为云实例可能很昂贵。但是,一旦你找到了良好的深度网络配置,并且你只想使...
...的硬件平台包括两种CPU(台式机级别的英特尔i7-3820 CPU,服务器级别的英特尔Xeon E5-2630 CPU)和三种Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80,分别是Maxwell、Pascal和Kepler 架构)。作者也用两个Telsa K80卡(总共4个GK210 GPU)来评估多GPU卡并行...
...何能够让模型运行在单个/多个 GPU 上,充分利用多个 GPU 卡的计算能力,且无需关注框架在多设备、多卡通信实现上的细节是这一篇要解决的问题。 这一篇我们以 RNN 语言模型为例。RNN 语言模型在 第三篇已经介绍过,这一篇我...
...于预算有限的人来说,选择条件则更加有限。亚马逊网络服务上的GPU相当昂贵和缓慢,如果只有少量的资金,也是一个不错的选择。我不推荐GTX 970,因为它很慢,即使在某些限制条件下也是相当昂贵的(在eBay上150美元),并且...
...持多种操作系统GPU+SSD 优秀处理性能G1机型的Tesla K80计算卡拥有4992个CUDA核心,显存12G,可提供1.87 TFlops的双精度性能和5.6 TFlops的单精度性能;G2机型的Telsa P40计算卡拥有3840个CUDA核心,显存24G,可提供12 TFlops的单精度性能和47 TOPS的...
...;附高性能NVIDIA RTX 40 系列云服务器购买:https://www.ucloud.cn/site/active/gpu.html?ytag=seo
今天在旧金山,AMD正式发布了全新的GPU以及相应的计算卡MI60以及MI50,这是全球首款基于7nm打造的GPU,AMD表示全新的MI60以及MI50专业卡将会为下一代的深度学习,HPC以及云计算做准备。包括研究者、科学家以及开发者都会使用AMD...
...基于UCloud成熟的云计算技术,专享高性能GPU硬件的云主机服务。大幅提升图形图像处理和高性能计算能力,并具备弹性、低成本、易于使用等特性。有效提升图形处理、科学计算等领域的计算处理效率,降低IT成本投入。目前提...
GPU服务器,简单来说,GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供...
...立IP每个Compshare实例都配备了独立的外网IP地址,这使得服务器资源管理变得更加方便和灵活。用户可以轻松地进行网络配置和资源调度,从而更好地满足个性化的计算需求。访问加速Compshare支持对GitHub和Hugging Face等学术资源的...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...