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
|
1151人阅读
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
|
2247人阅读
回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一，但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的，只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料：2014年，Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图，算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大，容量为来...
chengtao1633
|
654人阅读
回答:1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。...
yearsj
|
1398人阅读
...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...
...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...
...境等等，无一没有智能管理、分析及预测。这其中「边缘运算」（Edge Computing）（也称「边缘计算」）是一股即将兴起的风潮。「边缘运算」即将兴起云端及边缘运算2012年「深度学习（类神经网络）」技术的突破带动了新一波「...
...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...
...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...
...。 所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算（大量顶点）。 但是，如果只是通用的计算场景呢？比如处理图片中大量像素信息，我们有办法使用GPU资源吗？这正是本文要讲的，GPU通用计算，简称GPGPU。 2. 实例演...
...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...
...，尽管图形工作站一次次在突破性能极限，从简单的图形运算处理发展到制造与设计领域的流程核心，但其传统架构却无法让应用完成跨 越。在装修和工程设计领域，灵感和创意无法被搬到客户的桌子上;在军工产品制造领...
...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...
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...
邹立鹏
李涛
