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:谢谢邀请回答，作为一个用python多年的编程一线的码农来说回答这个问题，还是比较恰当的。人工智能是以后社会发展的趋势学习人工智能最简单的入门语言就是Python，而且也是现在应用的最广泛的人工智能语言。Python不仅能做人工智能，而且它在数据分析和数据爬虫以及很多包括游戏开发上面，也有不俗的表现。学会的python不仅仅会为学习生活带来便利，而且学会python就为入门人工智能打好了很坚实的基...
liaosilzu2007
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回答:老实说对于初期学习c语言还是别看linux内核源码了，因为内核非常庞大，涉及到相当多c语言以外的知识，比如汇编，音频，视频，计算机系统，数据结构等等。c语言初学者看源码会觉得很艰难，因为基础还很薄弱，对于c语言提升的帮助十分有限。如果你以后有志于参与内核开发或者对内核感兴趣，推荐你看一看《linux内核设计与实现》，这本书介绍了内核基本设计思想，又不涉及过多的源码分析，看完能够大概的了解linux...
Joyven
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...如CPU、GPU）快，有多种原因，主要包括：（1）通用芯片一般经历取指-译码-执行（甚至包括取数据）的步骤才能完成一次运算，专用硬件大大减小了取指-译码等开销，数据到达即执行；（2）专用硬件控制电路复杂...
...的版本，即GTX 600系列或更高版本。最重要的是，Kepler GPU一般都很慢。所以这意味着应该选择GTX 900或1000系列的GPU，以获得更好的性能。为了粗略地估计一下这些卡在深度学习任务上的表现，我构建了一个简单的GPU等值图。如何...
...个 GPU 在一个批量训练完成时会将参数更新到一个公有的服务器，但这个服务器仅保留一个模型参数版本。当其它工作器训练完一个批量时，会直接在公有服务器上用新的模型参数覆盖。这种训练方式的通信成本较低，并且独立...
...上云的高潮。 那么这个异构计算应用场景的市场规模有多大呢？异构计算作为机器学习人工智能的计算载体，先来看看人工智能前景如何？（引用出处：https://bg.qianzhan.com/repor...） 图一：2015-2018年全球人工智能市场规模及预测...
...上云的高潮。 那么这个异构计算应用场景的市场规模有多大呢？异构计算作为机器学习人工智能的计算载体，先来看看人工智能前景如何？（引用出处：https://bg.qianzhan.com/repor...） 图一：2015-2018年全球人工智能市场规模及预测...
...且网上也可以找到该版本很全面的快速入门手册。Ubuntu 服务器或者桌面版本：Ubuntu 服务器版本和桌面版本几乎完全相同，只是服务器版本未安装可视化界面（简称 X)。我安装了桌面版本并禁用了自启动 X, 以便计算机可以在终端...
...:分布式的深度学习框架，最推荐tensorflow,在100台节点的gpu服务器集群上，tensorflow的总体性能是单节点的56倍，也就是可以达到56%的分布式效率，远超其他框架Q15:先请问黄老师一个不正经的问题：有哪些任务目前为止的实验结果...
...视化网络构建和展示工具；TensorFlow Serving通过保持相同的服务器架构和API，可以方便地配置新算法和环境。TensorFlow Serving 还提供开箱即用的模型，并且可以轻松扩展以支持其他的模型和数据。TensorFlow编程接口包括Python和C++，Java...
本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱到。作者指出，组装者首先要弄清自己的需求，然后根据预算做出合理的选择。 注...
...种情况，理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。一般的卷积神经网络由多个卷积层构成，每个卷积层中通常会进行如下几个操作。图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias），提取出局部特征，每一个卷积核...
...二个寒冬。 Hinton与深度学习 2003年，Geoffrey Hinton在多伦多大学苦苦钻研着神经网络。在与加拿大先进研究院（CIFAR）的负责人Melvin Silverman交谈后，负责人决定支持Hinton团队十年来进行神经网络的研究。在拿到资助后，Hinton做的...
...果你用普通的虚拟主机，因为电影网站，耗资源大会影响服务器性能，所以肯定早晚被关停。浪费钱，又耽误时间。 网站一般虚拟主机多大可以？大小指的是网站空间？网站空间其实就是网站可以使用的服务器硬盘的大小，通...
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...
light
ernest
