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:1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。...
yearsj
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回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一，但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的，只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料：2014年，Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图，算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大，容量为来...
chengtao1633
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...）。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...
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...
...，专用芯片可以在相同的面积里集成更多深度学习需要的运算单元，甚至用专用电路实现某些特定运算使得完成同样计算需要的时间更短 。有比TPU更快的专用芯片吗？ 肯定有，极端情况下，任给一个神经网络，都不计成本去专...
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...
现在我们通常聊到的云服务器指的是ECS云服务器，这也是目前应用范围最广的云产品。ECS云服务器自出现开始，其具有的弹性伸缩、高可用性等特性满足了网站建设、企业应用运行、高峰流量冲击等需求，帮助越来越多的用...
...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...
...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...
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
