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
|
1152人阅读
回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903
XboxYan
|
2166人阅读
回答:首先必须明确一点，安卓吃硬件和 Linux 系统没有关系，重点是，安卓仅仅是使用了 Linux 系统的底层，而所有的应用都是基于安卓的虚拟机来运行的。正是因为这层虚拟机，导致安卓操作系统相比 iOS 系统来说，比较耗费系统资源。而谷歌公司这么多年来，每年都在精心的打磨这套虚拟层，期待让他更快，更顺滑一些。最终谷歌也实在受不了这层虚拟层了，于是开启了另外一个独立的移动端操作系统的开发，也就是 Fuc...
codeKK
|
974人阅读
回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
|
613人阅读
...架，如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch，支持在有限类型的服务器级 GPU 设备上获得加速，这种支持依赖于高度特化、供应商特定的 GPU 库。然而，专用深度学习加速器的种类越来越多，这意味着现代编译器与框架越来越难以覆盖...
首先，我们一起来开一个脑洞：想象一个最理想的深度学习引擎应该是什么样子的，或者说深度学习引擎的终极形态是什么？看看这会给深度学习框架和AI专用芯片研发带来什么启发。以大家耳熟能详的卷积神经网络CNN 为例，...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...摄像头，用户每分钟上传到 YouTube 上的视频超过300小时。深度学习的进展已经能够自动分析这些海量的视频数据，让我们得以检索到感兴趣的事物，检测到异常和异常事件，以及筛选出不会有人看的视频的生命周期。但是，这些...
...文，4个时期），训练双向LSTM的成本。由上图可知，专用服务器是控制成本的较佳选择。这项基准测试横向比较了以下硬件平台：亚马逊AWS EC2，谷歌Google Cloud Engine GCE，IBM Softlayer，Hetzner，Paperspace，以及LeaderGPU，这些硬件提供商...
...PGA。该项工作聚焦于使用 LSTM 进行语音识别的场景，结合深度压缩以及专用处理器架构，使得经过压缩的网络在 FPGA 能够实现超越 Pascal Titan X GPU 一个数量级的能效比。论文中所描述的 ESE 语音识别引擎也是深鉴科技 RNN 处理器产...
...目前Angel是业界，包括国内和国外，比较成熟的开源参数服务器框架，能够在十亿级别的维度（其实百亿也可以，只不过没生产完全验证过，所以不这样宣传）、T级别大小的样本量规模下，开发和运行通用的机器学习算法的平台...
...品专家潘岳，针对这种时代下的阿里云异构计算做了一场深度的剖析。 在现场潘岳介绍到，阿里云异构计算产品提供了丰富的面向多场景的异构计算加速平台，这其中包括了专门针对图形图像渲染的GA1实例（AMD S7150），为...
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...
沈建明
ernest
