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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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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...个 GPU 在一个批量训练完成时会将参数更新到一个公有的服务器，但这个服务器仅保留一个模型参数版本。当其它工作器训练完一个批量时，会直接在公有服务器上用新的模型参数覆盖。这种训练方式的通信成本较低，并且独立...
...的使用场景是越来越广，在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行。目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据，本文旨在通过使用腾讯云的自定义监控服务来自行实现对GPU服务器的...
...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...
...模型的训练速度，相比CPU能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。这也意味着，GPU集群上训练深度学习模型，迭代时间更短，参数同步更频繁。[9]中对比了主流深度学习系统在CPU和GPU上的训练性能，可以看出GPU...
...都属于计算密集型应用，一般都会使用单价较昂贵的 GPU 服务器。但随着业务的开展，各算法团队仅针对各自的问题做规划，导致了一种小作坊式的生产局面。 作坊式生产方式在早期有其积极的一面，能够保证创新的灵活性，但...
...mory Access,全称远程直接数据存取，专用于解决网络传输中服务器端数据处理的延迟)等高性能技术, 而这些技术需要昂贵的硬件支持，大大增加了系统构建和维护的成本和难度，导致这些系统很难复制和普及到通用场景。SpeeDO（Ope...
...的ClusterSpec，这些部署体系必须为不同的工作节点与参数服务器启动IP地址与端口列表。此后，开发人员必须手动配置各设备以确保其与ClusterSpec当中的定义内容保持一致；最终，代码才能被部署到这些设备上并开始运行。即使是...
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...升（20 倍加速）。图1. 六层卷积神经网络图 2：（a）参数服务器和（b）分布式 ML 的充分因子 broadcasting。图 3：分布式环境中的（a）传统反向传播和（b）无等待（wait-free）反向传播。表 2：用于参数同步的 Poseidon API。图 4：Poseid...
...界上最快的主题模型训练算法和系统LightLDA，只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型，该技术成功应用于微软在线广告系统，被当时主管研究的全球副总裁周以真称为年度最好成果。2015年至...
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...
刘福
邱勇
韩冰
陈伟
