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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...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...
...升（20 倍加速）。图1. 六层卷积神经网络图 2：（a）参数服务器和（b）分布式 ML 的充分因子 broadcasting。图 3：分布式环境中的（a）传统反向传播和（b）无等待（wait-free）反向传播。表 2：用于参数同步的 Poseidon API。图 4：Poseid...
...。整个过程可以看成一个计算流。一开始，数据来自数据服务器，然后通过一系列的节点传递到有向非循环图的最后 一个节点并保存到数据服务器中。值得注意的是， KernelHive 优化器根据给定的优化标准在每一个将要执行任务...
...路上死掉的，顺便记录下，已警示后来的自己。 1. 目标宏达，出发点错误 大Boss目标太过宏大，短时间内无法开发，项目周期太长， 项目落地时出发点偏离，导致刚开始就造重复的轮子。 2. 技术团队人员分布不合理 领导在寻求...
...的权重梯度被组合以更新所有权重。对于大型集群，这种通信开销成为一个重要的问题。为了减少大型集群的开销，该研究增加了 DNN 的 mini-batch 大小，且并行计算了 DNN 训练。然而，在 minni-batch 训练中，DNN 模型的验证精度普遍...
阿里云推出虚拟化GPU VGN5i实例，适用于云游戏、VR/AR、AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景，更细粒度的GPU计算服务，阿里云百科网分享： 什么是虚拟化GPU服务？ 虚拟化GPU服务是一种弹性GPU计算服务，用户可以根据业务需求选择...
...都属于计算密集型应用，一般都会使用单价较昂贵的 GPU 服务器。但随着业务的开展，各算法团队仅针对各自的问题做规划，导致了一种小作坊式的生产局面。 作坊式生产方式在早期有其积极的一面，能够保证创新的灵活性，但...
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...
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...
李昌杰
阿罗
刘德刚
