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:1.基本计算机知识操作系统，数据库，通讯协议原理，熟悉至少一门编程语言。2.基本软件测试知识各种测试理论，测试方法论，测试用例编写，缺陷界定标准，软件质量评估。3.简单项目管理知识。4.语言表达能力、沟通能力，良好的表达能力是解决问题的开始。对产品、系统的认知能力：（1）熟悉所测产品功能，能够将产品文档内描述的UC转化成TC，这个最基本的。（2）熟悉所测产品的一些隐藏需求或者功能（业务上的进阶能力...
Achilles
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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:SQL不是过程化语言，很多人上手的时候都不太适应。实际上SQL是一种逻辑化语言，更接近自然语言，被称为第四代或第五代编程语言。因此，SQL是比较容易上手的。必要的基础知识要写好SQL必须熟练掌握关系代数中关系表计算的四大规则三个基本的语句，其他所有的语句都可以由这三条语句衍生出来：选择计算 给定条件从已知关系表中选出数据行组成新的关系表。Select ⋯Where语句。这是唯一能减少关系表行数的规...
calx
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回答:谢谢小悟空邀请，作为一名奋斗在一线的程序员，身边也接触了不少刚从校园走出来的新人，下面对如何提升自己，成为一名合格的程序员提出自己的观点，欢迎大家留言讨论。1. 熟悉项目代码在工作中实战才是提升自己编程能力最快的方式，让你在完成工作的基础上提升个人能力，何乐而不为呢？对项目代码的熟悉程度，一定程度上决定着你的年终奖金哦！2. 良好的编程规范看到过很多新入职同事的编码规范，简直惨不忍睹，试想看到类似...
Charlie_Jade
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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...
...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...
...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...
...标，这是相对的。算力就是单位时间内硬件能够完成某种运算的量。以前作为宣传指标比较的是单精度的峰值。单精度也即是float的运算能力。由于GPU主要以浮点运算为主，近些年由于神经网络的流行，也开始出现了以ops为指标...
...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...
...破解成效的约束条件。在许多情况下，破解速度取决于CPU运算的能力，但更多时候攻击者面临的是联网破解甚至口令系统设计者的种种防护手段，这时网络、I/O、运算能力甚至系统防护措施都必须考虑在破解速度之内。如今许多...
...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「...
...的情感分类的下游任务中。然后用混合精度 FP16/FP32 算术运算来训练循环模型，它在单个 V100 上的训练速度比 FP32 快了 4.2 倍。接着研究人员通过 128GPU 的分布式数据并行，使用 32k 的批大小训练了混合精度模型。这比起使用单个 ...
...一，是学习网络的每一层的权重，这可以通过向量或矩阵运算来实现。TensorFlow使用 Eigen作为矩阵加速库，而 Caffe、CNTK、MXNet和Torch采用OpenBLAS、Intel MKL 或 cuBLAS 来加快相关矩阵运算。所有这些工具包都引入了cuDNN，这是一个为神...
...作很有必要。张量计算内部函数：的硬件带来了超越向量运算的新指令集，如 TPU 中的 GEMM 算子和英伟达 Volta 架构中的 Tensor Core。因此在调度过程中，我们必须将计算分解为张量算术内部函数，而非标量或向量代码。延迟隐藏（...
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
