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: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...
Nino
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...功能特性如下：拥有大量擅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...
...GPU 很重要是因为：a) 深度学习中绝大部分计算都是矩阵运算，比如矩阵乘法之类。而用 CPU 进行这类运算就会很慢。b）当我们在一个典型的神经网络中进行成千上万个矩阵运算时，这种延迟就会累加（我们也会在后面的基准训...
...此，工作站的操作系统预装了多种软件且长期进行大规模运算，稳定性很难有保证。带着这些核心需求与问题，南开大学文学院展开了长期的讨论和调研，先后与传统设备制造商、知名IT厂商等进行了探讨，然而却没有得到满意...
...的有加速。在不考虑并行性的情况下使用多个GPU除了并行运算，拥有多个GPU能带来的更显著帮助是，让你可以在每个GPU上单独运行多个算法或实验。高效的超参数搜索是多个GPU的最常见用途。虽然你没有获得加速，但你可以获得...
...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 主机内存，以及共计 24GB 的 GPU显存、总计提...
...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 主机内存，以及共计 24GB 的 GPU显存、总计提...
...高效省时、省流量的编码技术，实现此编码过程所需要的运算、编码、压缩等流程十分复杂，此项技术常用于视频制作公司、直播平台等，所处视频流量高并发需要可进行快速、实时编解码。 而使用GPU云服务器可支持H264视频编...
...论是训练AI模型还是利用AI模型来进行推理判断，强大的运算能力都是必不可少的。AI两端的不同景象在模型训练方面，由于输入的数据类型和使用的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...
...附带GPU卡的机型，适合需要GPU进行计算的业务，如高性能运算、渲染、人工智能等。目前支持K80, P40, V100 3种GPU卡。三种卡附属的配置略有不同。 GPU性能对比 参数 Tesla V100 Tesla P40 Tesla K80 CUDA核心数...
...准的是负责运行巨大的工作负载、使用机器学习处理数学运算以训练模型或运行模拟的核心工程师。开发人员可以在他们选择的框架中编写程序，然后将模型部署到共享集群上，这样他们的模型就可以运行得更快。NCG还配备了适...
...并且能够支持在不同矩阵高速调度时形成一个流水线。在运算当前矩阵的时候调用下一个矩阵来片上运行，并且能保持每个权重就每个矩阵的权重在片上存储待的时间足够长。这样做既可节省整个带宽的需求，也可加快运算速度...
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...
李涛
邹立鹏
魏宪会
刘德刚
