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
|
2321人阅读
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
|
1204人阅读
回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
|
1238人阅读
回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
|
3489人阅读
回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
|
810人阅读
回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
|
879人阅读
...ies/benchmark_GPU_platforms欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
在互联网行业，随着信息化的普及，数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求，同时，机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据／图片时遇到越来越多的性能瓶颈，...
...应用成果转化的步伐。 随着万物互联时代的全面到来，数据规模呈现爆发式增长，这对云服务厂商在计算、存储、服务等方面的能力提出了考验，市场对高性能云计算的需求正在增加。 （NVIDIA T4 GPU） 通过具备超强AI推理能力的...
...编及时处理，谢谢！欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
...编及时处理，谢谢！欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
...是Scale out，在AI时代，Scale out也一定是发展趋势，并且大数据分析任务和AI/ML任务会共享处理设备（由于AI/ML迭代收敛和容错的特征，这两种任务未来不太可能使用统一平台），所以需要在分布式环境下优化资源配置[3]，消除性能...
...联的时代已经是不可阻挡的趋势，算力作为新型生产力，数据作为新的生产要素，参与价值创造和分配，信息技术成为了驱动经济社会发展的基础动力。从农业革命到工业革命再到知识革命，从远古结绳计数到古代珠算与机械计...
...度、流式执行等创新性技术相融合，构建成一套自动支持数据并行、模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架，降低了分布式训练门槛、极大的提高了硬件使用率。该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智...
...的图形处理性能和多任务处理能力而著称，这也是A100在数据中心和AI应用中受到青睐的原因。H100的Hopper架构在A100的基础上进行了优化，使得H100在性能上有了显著的提升，尤其在处理复杂任务和大数据集时表现更为出色。
评论
收藏
...PU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。 而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。 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...
...但是使用相对复杂，因此如果测试人员只需要简单的测试数据，没有必要使用该工具。有兴趣的同学可以在网上检索资料，官方网站：https://developer.qualcomm.co...（复制链接在浏览器中打开） 本文主要介绍Trepn Profiler。Trepn Profiler...
...产品架构在实际使用时存在一定的逻辑问题。使用者进行数据分析时，需要了解使用的每种产品的具体逻辑，例如运行SQL时，需要理解Hive的逻辑，使用Spark时，需要学习spark的相关知识。当使用产品数量较少时，使用成本还能够...
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...
