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: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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阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务，可以帮助用户快速用上GPU加速服务，并大大简化部署和运维的复杂度。GPU云服务器多适用于AI深度学习,科学计算，视频处理，图形可视化，等应用场景，有AMD S7150，Nvidia P100，Nvid...
GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务，多适用于AI深度学习,视频处理，科学计算，图形可视化，等应用场景，型号有AMD S7150， Nvidia M40， Nvidia P100，Nvidia P4，Nvidia V100，阿里云也是首家成为中国与NGC GPU加速容器合作的云厂商。 既...
...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，特别是在浮点运算、并行运算等方面，GPU可以提供上百倍于CPU的计算能力。将一体机的物理资源虚拟成多个...
...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...
...管每个核心的主频要比CPU核心主频低（通常不到1GHz），并行度还是提升了百倍，而且访存带宽要比CPU高10倍以上，因此做稠密计算的吞吐率可以达到CPU的10倍乃至100倍。GPU 被诟病的一点是功耗太高，为解决这个问题，TPU 这样的...
...且网上也可以找到该版本很全面的快速入门手册。Ubuntu 服务器或者桌面版本：Ubuntu 服务器版本和桌面版本几乎完全相同，只是服务器版本未安装可视化界面（简称 X)。我安装了桌面版本并禁用了自启动 X, 以便计算机可以在终端...
...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...
...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...
...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，最大的赢家无疑就是NVIDIA。面对这一市场的巨大需求和丰厚利润，NVIDIA不仅推...
...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...
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...
ernest
荆兆峰
邹立鹏
ernest
