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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回答:想玩NAS的都是有先见之明的，不过入坑之后发现NAS也不尽如人意。多终端极速看片，一键备份共享，这是不少网盘用户和NAS的终极刚需。不过因为众所周知的原因，网盘不可信任，只能作为辅助；本地化NAS，买品牌整机费钱，自己DIY又需要技术支持，而且即使是家庭NAS，遇到硬盘报废也是个坎儿，如果这些坑你都踩过，估计也会对新的产品报以希望。笔点君也是这么想的。数据无价，存储备份很重要。作为一个入坑不长时间...
zhangrxiang
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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...
...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...
...）。接踵而来的是大量的建置以GPU为主的深度学习计算用服务器来进行高速运算，不论是影像（对象）辨识、人脸（性别、年纪、情绪）识别、自然语言分析、语言翻译、文义提取、文艺创作等等都要靠强大的云端（无论公有云...
...步意义重大，交互式研究能大大提高研发效率。利用参数服务器实现的异构方法无法保证在大型系统之上稳定起效。而正如 Goyal 等人于 2017 年得出的结论，数据并行同步方法对于超大规模深度神经网络（简称 DNN）训练而言表现...
...的情感分类的下游任务中。然后用混合精度 FP16/FP32 算术运算来训练循环模型，它在单个 V100 上的训练速度比 FP32 快了 4.2 倍。接着研究人员通过 128GPU 的分布式数据并行，使用 32k 的批大小训练了混合精度模型。这比起使用单个 ...
...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...
...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...
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...
...量。从双精度浮点到单精度浮点，再到定点处理。而定点运算却是FPGA的传统优势，相比于GPU，FPGA内部配备了众多的定点处理单元，甚至整个FPGA芯片内部逻辑资源全部可以配置成定点处理单元，进而具备了超高的顶点运算能力。...
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...
邹立鹏
李涛
马忠志
