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:1月30日晚间，ucloud巴巴公布了其2019财年第三季度财报。财报显示，ucloud云营收规模为213.6亿元，4年间增长约20倍，飞速发展的ucloud云已是亚洲最大的云服务公司。值得一提的是，在全球范围内，3A（亚马逊AWS、微软Azure和ucloud云Alibaba Cloud）占据了超过七成的市场份额。在中国市场，ucloud云更是一骑绝尘，其市场份额相当于第二名到第九名的总和。转型...
sihai
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回答:不邀自答，刚好我们公司用过ucloud云和ucloud云。接下来，简单地从个人角度谈谈我的看法。先从技术上分析，最开始，我们公司用的是ucloud云。使用过程中，有一个很大的问题，因为ucloud云没有制定公有云资源的抢占规定。也就是说如果和你共享资源的是一位重度使用者，你业务的稳定性和性能就会产生很大的波动，想想就令人头疼。再来说ucloud云，以前客户选择厂商都只看跑分，ucloud云的跑分是...
wean
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回答:个人认为，谈两个云的技术高下必须要看他们的自主研发水平。其实，ucloud云和ucloud云是两个不同的阵营，区别在于自主研发还是用OpenStack 搭建。OpenStack是2010年发布的一个开源的云计算管理平台项目，现在已经逐渐衰落，NASA、Rackspace、惠普、思科等全球知名企业都逐渐放弃了OpenStack。以ucloud云为代表的互联网公司依靠自身技术，没有依靠OpenStac...
cloud
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回答:谢邀，作为一个刚毕业没多久的菜鸟程序员，回答这个问题可能还不够辈儿，但我还是想从一个客观的角度来谈谈自己的看法。ucloud云和ucloud云，首先在起步的时间上都有着很大差别，一个是2009年成立成为国内第一批云计算厂商，一个是才发展短短几年。从时间上，就显露出了两家的差距。还有，双方在市场份额上也有着不少的差距等等......就拿今年7月，市场研究机构IDC还发布2017年中国公有云服务市场跟...
incredible
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... 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 ...
...节点，计算性能依旧接近线性增长，提供堪比超算中心的并行计算资源。 神龙异构超算集群性能接近线性增长 这不仅因为支持节点数量多，更因为集成多项自研技术：软硬结合的X-Dragon架构兼具性能和灵活性，50G RDMA超算网...
...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...
...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 ...
...内存的资源配比。 高性能计算需要消耗高计算资源，GPU并行计算以及高主频是该场景下的典型应用。 高性能端游用户业务需要高处理器主频来承载更多的用户，需要高主频处理器支持。 手游、页游需要消耗高计算资源，1:2的...
...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...
...的训练更快吗？我的核心观点是，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...
...，未来将会更好的实现AI智能在商业场景中的运用，提升运算效率、降低成本。阿里达摩院研究员骄旸介绍，CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI计算领域急需专用...
...除了在纯算法上追求压缩率，还会考虑到最终要多核运行并行加速的时候不同核心之间的负载均衡，这种加速差其实属于最优的方式。在硬件方面，我刚才也提到韩松有一篇论文叫做 EIE 只能运行卷积神经网络的 FC 层。我们考虑...
...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...
...络互联的SCC超级计算集群实例，不仅确保计算的高度并行效率，而且其网络速度达到RDMA网络的性能，且能支持更广泛的Ethernet应用。在网络方面，容器服务基于阿里云的虚拟化网络能力分别实现了支持Kubernetes/Docker的网络驱...
...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，更要具备强大的灵活性。但这两种需求都不是传统x86服务器所擅长的，因此就需要与x86异构的协处理器来完成对应的模型训练任务。在这一领域，最...
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...
mindwind
