回答:安装CUDA 10.2之前,请确保您的系统符合以下要求: - 您的系统支持CUDA 10.2,您可以在NVIDIA官方网站上找到CUDA 10.2的支持系统列表。 - 您的系统已经安装了适当的显卡驱动程序,支持CUDA 10.2。您可以在NVIDIA官方网站上找到支持CUDA 10.2的显卡驱动程序。 以下是安装CUDA 10.2的步骤: 1. 下载CUDA 10.2的安装包。您可以从NVI...
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...
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...
回答:云服务器是强大的物理或虚拟基础架构,可执行应用程序和信息处理存储。云服务器使用虚拟化软件创建,将物理(裸金属)服务器划分为多个虚拟服务器。组织使用基础设施即服务(IaaS)模型来处理工作负载和存储信息。他们可以通过在线界面远程访问虚拟服务器功能。主要特点:可以是物理(裸金属)、虚拟或两者的混合的计算基础结构,具体取决于用例。具有本地服务器的所有功能。使用户能够处理密集的工作负载并存储大量信息。自动...
...成之后释放GPU。 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务器上为了实现并发采用的是gunicorn来启动应用。通过pythorch来进行古诗训练。项目部署在一个CentOS的服务器上。 系统环境 软件版本flask0.12.2gunicorn19.9.0CentOS 6.6带有GPU的...
...以最常用的windows环境为例。 这里以windows7+TensorFlow-gpu1.5+cuda8+cudnn6+anaconda5+python3.6为例。这里强烈推荐GPU版本,因为深度学习动辄几小时、几天、几周的运行市场,GPU加速会节省你很多时间(甚至电费)。 cuda_8.0.61_windows.exe http:...
...ller: NVIDIA Corporation GP102GL [Tesla P40] (rev a1) 表示为P402. 获取cuda网络源,并配置NVidia官方源地址http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/ $ wget http://developer.download.n...
...PU Coder,它能自动将深度学习模型代码转换为 NVIDIA GPU 的 CUDA 代码,GPU Coder 转换后的 CUDA 代码可以脱离 MATLAB 环境直接高效地执行推断。经 MATLAB 内部基准测试显示,GPU Coder 产生的 CUDA 代码,比 TensorFlow 的性能高 7 倍,比 Caffe2 ...
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...