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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回答:私有云协同方案：在公司内部搭建私有云存储系统，整个公司通过访问私有云进行协同工作。比较常见的私有云协同方案有私有云企业网盘解决方案，该方案通过将企业非结构化数据（文档）集中存储在私有云上，通过授权访问的方式实现全员的文档协作。选择私有云还是公有云？企业网盘不管是公有云还是私有云，功能是相似的。公有云比较便捷，不需要服务器的搭建和维护，按期付费，长期算成本较高。私有云比较安全，数据存储在自己的服务器...
gaara
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...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 主机内存，以及共计 24GB 的 GPU显存、总计提...
...境等等，无一没有智能管理、分析及预测。这其中「边缘运算」（Edge Computing）（也称「边缘计算」）是一股即将兴起的风潮。「边缘运算」即将兴起云端及边缘运算2012年「深度学习（类神经网络）」技术的突破带动了新一波「...
...此，工作站的操作系统预装了多种软件且长期进行大规模运算，稳定性很难有保证。带着这些核心需求与问题，南开大学文学院展开了长期的讨论和调研，先后与传统设备制造商、知名IT厂商等进行了探讨，然而却没有得到满意...
...，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...
...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 主机内存，以及共计 24GB 的 GPU显存、总计提...
...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。...
...高效省时、省流量的编码技术，实现此编码过程所需要的运算、编码、压缩等流程十分复杂，此项技术常用于视频制作公司、直播平台等，所处视频流量高并发需要可进行快速、实时编解码。 而使用GPU云服务器可支持H264视频编...
...论是训练AI模型还是利用AI模型来进行推理判断，强大的运算能力都是必不可少的。AI两端的不同景象在模型训练方面，由于输入的数据类型和使用的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...
...功能特性如下：拥有大量擅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...
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...
李涛
邹立鹏
宋华
