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: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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...的硬件平台包括两种CPU（台式机级别的英特尔i7-3820 CPU，服务器级别的英特尔Xeon E5-2630 CPU）和三种Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80，分别是Maxwell、Pascal和Kepler 架构)。作者也用两个Telsa K80卡（总共4个GK210 GPU）来评估多GPU卡并行...
...GB/s 的内存宽带的 12G GDDR5 RAM。这是一个基于 Kepler 架构的服务器 GPU，具备 3.5Tflops 的计算能力。K40 已经停产，但仍被广泛用于很多数据中心，了解其性能对于我们将来是否要购买新硬件很有帮助。2.Titan X Maxwell：Titan X 是具有 5.1...
选择合适的IDC机房来托管AI训练的GPU服务器非常重要，因为GPU服务器需要更多的功耗和散热，同时需要更高的网络带宽和更低的网络延迟，以保证高性能的训练。以下是选择IDC机房的要点：
...模型的训练速度，相比CPU能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。这也意味着，GPU集群上训练深度学习模型，迭代时间更短，参数同步更频繁。[9]中对比了主流深度学习系统在CPU和GPU上的训练性能，可以看出GPU...
阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务，可以帮助用户快速用上GPU加速服务，并大大简化部署和运维的复杂度。GPU云服务器多适用于AI深度学习,科学计算，视频处理，图形可视化，等应用场景，有AMD S7150，Nvidia P100，Nvid...
... 采用本地SSD磁盘，IO性能高 中大型数据库，核心业务服务器等 GPU型G 搭载K80，P40或V100 GPU 人工智能，科学计算，图形渲染等 价格详情请参见：主机价格 标准型 N 机型特点：配置自由灵活，可...
...个GPU能让我的训练更快吗？我的核心观点是，卷积和循环网络很容易并行化，特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而，包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行，并且需要专门的算法才能很好地运行。图1：...
GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务，多适用于AI深度学习,视频处理，科学计算，图形可视化，等应用场景，型号有AMD S7150， Nvidia M40， Nvidia P100，Nvidia P4，Nvidia V100，阿里云也是首家成为中国与NGC GPU加速容器合作的云厂商。 既...
此文档适合于2019年5月后新上线的新版主机创建页，重新定义了大部分机型的概念，这些新概念被聚合为主机机型概念2.0。若您仍然使用旧版本的主机创建页，机型概念请参照主机概念1.0的文档机型与规格；若您希望了解2.0概念...
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...
李义
李增田
王岩威
617035918
