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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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...
...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...
...类型的计算单元都可以执行自己最山擅长的任务。CPU虽然运算不行，但是擅长管理和调度，比如读取数据，管理文件，人机交互等，例程多，辅助工具也很多；GPU管理更弱，运算更强，但由于是多进程并发，更适合整块数据进行...
...，尽管图形工作站一次次在突破性能极限，从简单的图形运算处理发展到制造与设计领域的流程核心，但其传统架构却无法让应用完成跨 越。在装修和工程设计领域，灵感和创意无法被搬到客户的桌子上;在军工产品制造领...
...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 ...
...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。...
...层），ALU（算术逻辑单元），其中ALU是主要负责进行简单运算的。而GPU中则可以明显的看到包含大量的ALU模块和少量的Cache和Control模块。 算术逻辑单元（英语：Arithmetic Logic Unit, ALU）[1]是中央处理器的执行单元，是所有中央处理...
...。 所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算（大量顶点）。 但是，如果只是通用的计算场景呢？比如处理图片中大量像素信息，我们有办法使用GPU资源吗？这正是本文要讲的，GPU通用计算，简称GPGPU。 2. 实例演...
...orFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。TensorFlow最初是由研究人员和Google Brain团队针对机器学习和深度神经网络进行研究所开发的，目前开源之后可以在几乎各...
...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...
...主干。英伟达公司表示，在五百强超算当中，其每秒浮点运算速度（计算能力的标准单位）占比如下：英伟达新一代Tesla V100目前占比56％，高于去年上一代Tesla P100的25％，更远高于2015年Tesla K80的11％。而在Summit超级计算机当中，...
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
ernest
刘明
