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:可以，但是很难。因为内核是基于Linux的内核，内存管理是内核功能的一部分，所以内核本身的地址会由内核的内存管理部分分配，也就是说内核起来最初的一段时间地址分配是Linux方式管理的。如果后续切换成其它方式管理，不是不可能，但是会比较慢，因为整个内存空间可能都需要接受扫描。当然也可以整体更换掉内核自己的内存管理部分，但是这种方式工作量就相对较大了，而且一开始应该也难以保证一些corner case...
hiyang
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回答:搭建所谓的Linux的过程还是挺简单的，在很久之前我就玩过。不过如今年纪确实也不小了，没了当年那一股冲劲儿，这也属实是一个令人悲伤的事情。书归正传，能问出这个问题，已经算得上是有一些计算机基础了。不过在这里我还是要明确一下一些基本定义，以免大家后续看不懂。什么是Linux服务器？所谓的搭建一个Linux服务器，我们可以将它理解成搭建一个自己的网站。只不过，我们这种低端玩家只能将这个网站呈现在自己的...
Yangyang
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回答:其实这个问题，还真不是linux的锅，只是字体的边缘处理效果上跟其他系统的经典字体有些不同，但是在高分辨率下，放大观看还是没有什么太大的清晰度差距的。解决这个问题的方法也很简单，目前互联网上有很多用户的自制linux字体，完成度都相当的高，可以解决题主的这个问题。linux这个系统我个人的评价其实是相当高的，在当时的互联网环境下，能达成广泛的开源，这是一件极其有魄力的决定，虽然现在linux系统的...
Edison
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回答:谢谢邀请！Android和Linux生态以及面向的用户群体完全不一样，自然最终的结果也就不一样。Android系统多了一层虚拟机熟悉Android系统开发的研发同学就知道，Android系统在Linux内核的基础上又重新定义了很多东西，其中比较重要的一个就是Android运行环境，说得直白一点就是Android虚拟机，这个Android虚拟机本质上是Java虚拟机。Google当年做Android...
Jackwoo
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...，比较这五个深度学习库在三类流行深度神经网络(FCN、CNN、RNN)上的性能表现。并对它们在单机多GPU卡环境下分布式版本进行了比较。相比以前的评测，的评测添加了对多GPU卡的测试，把MXNet纳入评比范围，还测试了MNIST和Cifar10...
近日，Facebook AI Research 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 实现基准：MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection，MaskRCNN-Benchmark 的性能相当，并拥有更快的训练速度和更低的 GPU 内存占用。项目地址：https://github.com/facebook...
等代码吧。从Mask R-CNN论文亮相至今的10个月里，关于它的讨论几乎都会以这句话收尾。现在，官方版开源代码终于来了。同时发布的，是这项研究背后的一个基础平台：Detectron。Detectron是Facebook的物体检测平台，今天宣布开...
从AlexNet到ResNet，计算机视觉领域和卷积神经网络（CNN）每一次发展，都伴随着代表性架构取得历史性的成绩。作者回顾计算机视觉和CNN过去5年，总结了他认为不可错过的标志模型。在这篇文章中，我们将总结计算机视觉和卷积...
...2012 年，Alex Krizhevsky 使用五层卷积、三层完全连接层的 CNN 网络赢得了 ImageNet 竞赛（ILSVRC）。AlexNet 证明了 CNN 在分类问题上的有效性（15.3% 错误率），而此前的图片识别错误率高达 25%。这一网络的出现对于计算机视觉在深度学...
...络原理浅析 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、文本数据等。在早期的图像识别研究中，较大...
...的一颗或多颗 GPU 进行大规模学习。学习训练和部署 iOS，Android 和 Raspberry Pi 模型。在模型库 Caffe2 Model Zoo 里面的预训练模型，只需几行代码就能运行。Facebook 部署 Caffe2 旨在帮助开发人员和研究人员 训练大规模机器学习模型，...
一.简介 在R-CNN中的roi都是独自传入到经过与训练的CNN的分类器和box-regression中去造成了对应每个roi都要经过独自的卷积操作十分耗时，Fast-RCNN解决了没有共享卷积层的问题，但是他们共同使用的selective search的边框生成方法过...
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...
