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
|
2310人阅读
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
|
1196人阅读
回答:用CUDA的话可以参考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的话可以参考《高性能计算之并行编程技术---MPI程序设计》优就业小编目前只整理出了以下参考书，希望对你有帮助。
omgdog
|
540人阅读
回答:原文：并行计算有什么好的？硬件的性能无法永远提升，当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢？我们已经知道适当的乱序CPU是必要的，因为人们需要合理的性能，并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。推崇所谓的并行极大地浪费了大家的时间。并行更高效的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义，除非是针对大量的规则运算（比如图形...
Shihira
|
642人阅读
... 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 ...
...都离不开强有力的显卡运算支持，我们支持多个PCIE通道并行的GPU显卡云服务器功能 IPV6云服务器 可开设支持IPV6的云服务器,IPV4地址即将用尽，随着各国的5G建设以及IPV6的商业化进程，IPV6云服务器的大面积应用已经不容忽视 ...
...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...
...拥有海量的矩阵运算，所以这就要求 MATLAB 能高效地执行并行运算。当然，我们知道 MATLAB 在并行运算上有十分雄厚的累积，那么在硬件支持上，目前其支持 CPU 和 GPU 之间的自动选择、单块 GPU、本地或计算机集群上的多块 GPU。...
...能定义和训练几乎所有类型的人工神经网络架构。其代码并行化（code parallelization）是自动完成的，而且与 CUDA 的集成也很直接。其可用的内置函数是高度可自定义和可优化的，从而提供了快速的和可扩展的实验设置方式，让你...
...否获得更好的结果。我很快发现，不仅很难在多个 GPU 上并行神经网络。而且对普通的密集神经网络来说，加速效果也很一般。小型神经网络可以并行并且有效地利用数据并行性，但对于大一点的神经网络来说，例如我在 Partly Su...
...量计算、海量数据／图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。为了应对计算多元化的需求，越来越多的场景开始引入GPU、FPGA等硬件进行加速，异构计算应运而生。异构计算（Heterogeneous Computing），...
...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...
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
