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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... 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 ...
...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...
...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...
...附带GPU卡的机型，适合需要GPU进行计算的业务，如高性能运算、渲染、人工智能等。目前支持K80 P40 V100 3种GPU卡。三种卡附属的配置略有不同。GPU性能对比V100 / P40 GPU1）CPU平台支持：Broadwell2）GPU-CPU-内存组合支持：3）磁盘类型支...
...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...
...分看到这一点）。而另一方面，GPU 就更方便了，因为能并行的运行所有这些运算。他们有很多个内核，能运行的线程数量则更多。GPU 还有更高的存储带宽，这能让它们同时在一群数据上进行这些并行计算。我在几个 Nvidia 的芯...
...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...
...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...
...了，那就有些得不偿失。有没有免费或者收费较少的服务器呢？答案是肯定的，那么便介绍一些按时收费的机器学习平台吧！百度云，阿里云，腾讯云，滴滴云都有人工智能平台，里面有notebook，可以用gpu跑代码，...
...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...
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...
张巨伟
李涛
刘永祥
陆斌
