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
|
2314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
|
1199人阅读
回答:渲云云渲染平台。在专业层面：它拥有超强的分布式渲染技术，可利用海量的节点弹性扩展，一键加载各种渲染环境以满足各种渲染任务的完成。同时拥有资深强大的研发团队、产品团队，他们可以根据软件、插件更新情况，快速完成技术支持。在服务器资源层面：渲云渲染是目前国内唯一全面拥抱公有云的云渲染平台，与ucloud云、AWS、ucloud云、京东云、ucloud云等公有云都有强强合作，意味着渲云可以灵活调配所有各大...
tracy
|
1290人阅读
回答:软件测试在计算机领域属于相对简单的学科，每个人学习习惯和学习方法不同，一般系统学习大概是用到3-4个月左右的时间。主要学习下软件测试的基本理论知识，测试流程，测试方法，测试类型，熟悉测试计划，测试策略，产品说明书等，测试用例的设计方法。懂得什么是黑盒测试，什么是白盒测试，一些开发流程模型，大公司可能会考你linux基础知识，sql基础知识，还会考一些基础的编程知识。入门还是比较简单的，测试难得是后...
CatalpaFlat
|
833人阅读
回答:都不简单。首先每一个都是不同的方向。建议你去优就业咨询了解一下，看看自己适合哪一个，喜欢哪一个。下面简单介绍一下这三个方向linux云计算：主流技术，入门简单，需要学习云计算的相关知识（KVM）；到中期，需要考虑一些bug避免，这就需要精通云计算和linux知识；到后期，如何去处理bug，那就要懂得相关云计算、linux知识外，还要懂得编程，才可以真正玩转linux云计算；网络安全：奇门技术；入门...
wzyplus
|
816人阅读
回答:题主想知道ucloud云到底有多强，我就从国际市场中ucloud云的表现来说说吧。国际调研机构Gartner是非常权威的一个机构，在Gartner刚刚发布的《2018年数据库魔力象限》中，ucloud云以国内数据库市场份额第一的身份入选远见者象限，成了一匹黑马。这也是2013年Gartner推出魔力象限以来，中国厂商首次入选，意义重大。不仅说明ucloud云已经成为了全球云计算市场的头部玩家，还说...
ASCH
|
1534人阅读
...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...
...，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：主计算机中的设置：你可以看到三个GPU和一...
...杂的系统才行。在生产中使用深度学习一块 CPU 就可以，服务器可任选。大多数使用案例我们都推荐这么做。以下是几个要点：在生产中进行训练的情况非常少见。即使你想每天都更新模型权重，也无需在生产中进行训练。这是...
...一，该公司的首席技术官 Ari Juntunen 介绍说，基于 Power 服务器且配有 GPU 加速器的 IBM PowerAI 可提供至少相当于 x86 平台两倍的性能；相比 x86 平台，添加内存、设置新服务器等所有的一切事务都更快速、更轻松。如此一来，我...
...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...
...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...
...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...
...人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、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...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...屏霸气地立在多媒体教室的课桌上，地上却看不到杂乱的服务器、数据线等基本硬件设备，整个教室排列得井然有序。据南开大学文学国家级实验教学中心实验师冯欢博士介绍，正因为多媒体教室空间狭小，之前使用传统工作站...
...收益递减的程度。 这使得最深入的学习项目仅限于单服务器实现。IBM公司日前公布的研究和新软件也将在这里发挥作用。该公司已经学会了如何加快流程，获得更准确的结果。 IBM Research系统加速和内存总监Hillery Hunter在一篇...
...CNN 为例，可以感觉一下目前训练深度学习模型需要多少计算力。下方这张表列出了常见CNN模型处理一张图片需要的内存容量和浮点计算次数，譬如VGG-16网络处理一张图片就需要16Gflops。值得注意的是，基于ImageNet数据集训练CNN，...
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...
