回答:我是马哥教育32期的学员，马哥比传智linux做的早的多， Linux运维行业还是比较有前途，学习起来相对容易一些，毕竟自己之前是做网管的，主要是windows，Linux方面算是0基础。但是一个月学习以后发现，老师讲得真的很不错，内容丰富，知识点很广也很全面，对于我们这种0基础的很容易理解。每天还有录播，有助于课后的复习。
Null
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回答:开发管理软件，现在大多数企业都会选择一款开发平台做为基础开发工具，这样可以省去不少开发时间和开发成本，也便于日后的维护和扩展，最重要的是能确保项目的成功。关于这一点，基本已成共识，不用多讲。而不同的开发平台，定位不同，侧重点不同，适合你的才是最好的。如果公司未储备专业的开发人员，可以选择那种配置型的低/无代码开发平台，如果公司有相当多的专业开发人员，且项目时间不那么紧，可以选择代码型开发平台。但如...
Pink
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回答:linux属于比较常见的课程，很多学校都有，建议不要只依靠网络了解，你可以去听一下课程，再跟老师和在校生交流一下，看看课程适不适合自己。自己的亲身感受才是最准确的判断。我是在跟马哥学的Linux，课程全面，讲的都是企业正在用的技术，很多就业的都是内推，我就是内推找到的工作，现在在杭州，月薪12K吧 还可以。
Anchorer
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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...
enda
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回答:目前做的最好的是ucloud云。云服务器就是以前的网站主机空间，没什么太大的变化，国内提供云服务器的公司很多，像ucloud、京东、百度等，这些大公司的云服务器还是很稳定的，价格也不贵，根据需要购买不同配置即可。我官网用的是ucloud的云服务器，感觉还可以，个人网站一个月也没多少流量，服务器价格也不贵。ucloud云之前也用过，后来因域名备案有问题就没用，ucloud云的应该是最好的。
LucasTwilight
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回答:政务云是一种以云计算为基础的，帮助政府处理事务，简化政务程序的系统平台。本着为人民服务的理念，近年来在全国范围内进行了多方试点，均取得了良好的成效。要问起谁家的政务云服务的最好，那当然要属ucloud云了。首先在技术上面，ucloud云坚持了自主研发云，为政务云提供了稳定和可持续的基础设施平台，观其现行国内大多数的云厂商都是通过国外的免费操作系统open stack来建立的，即所谓的拿来主义云，但...
wangshijun
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...的训练更快吗？我的核心观点是，卷积和循环网络很容易并行化，特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而，包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行，并且需要专门的算法才能很好地运行。图1：主计算机中...
Compshare是一个专注于提供高性价比算力资源的平台，它为AI训练、深度学习、科研计算等场景提供强大的支持。平台的核心优势在于其高效的GPU算力资源，用户可以根据自己的需求，灵活选择不同的GPU配置，实现一键部署和即算...
... 160GB 主机内存，以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB 主...
... 160GB 主机内存，以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力 GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB ...
...长处理大规模并发计算的算术运算单元。能够支持多线程并行的高吞吐量运算。逻辑控制单元相对简单。GPU云平台是基于GPU与CPU应用的计算服务器。GPU在执行复杂的数学和几何计算方面有着独特的优势，特别是在...
海外服务器租用哪家好?国内服务器的开通使用流程越来越严格了，国内用户也觉得越来越麻烦了，都开始倾向于寻找和使用海外服务器，可是海外服务器类型那么多，服务商也多，而且虽然国内用户使用的是海外服务器，但用...
...据类型和使用的DL／ML框架不同，硬件不仅需要有强大的并行计算和浮点能力，更要具备强大的灵活性。但这两种需求都不是传统x86服务器所擅长的，因此就需要与x86异构的协处理器来完成对应的模型训练任务。在这一领域，最...
...的首选，这其中的主要原因，一方面，GPU完善的生态，高并行度的计算力，很好地帮助客户完成了方案的实现和部署上线；另外一方面，人工智能发展，仍处于早期阶段，各个行业都在从算法层面尝试寻找商业落地的可能性，是...
...作者也用两个Telsa K80卡（总共4个GK210 GPU）来评估多GPU卡并行的性能。每种神经网络类型均选择了一个小型网络和大型网络。该评测的主要发现可概括如下：总体上，多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中，使用16...
...HPC）资源的内存和计算能力的优势，通过利用分布式数据并行并在训练期间增加有效批尺寸来解决训练耗时的问题 [1]，[17]– [20]。这一研究往往聚焦于计算机视觉，很少涉及自然语言任务，更不用说基于 RNN 的语言模型了。由于...
随着越来越多的现代机器学习任务都需要使用GPU，了解不同GPU供应商的成本和性能trade-off变得至关重要。初创公司Rare Technologies最近发布了一个超大规模机器学习基准，聚焦GPU，比较了几家受欢迎的硬件提供商，在机器学习成本...
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...
