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
|
2383人阅读
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
|
1240人阅读
...就可以随机访问单个或任意多个瓦片了，这样有益于：单服务器或跨服务器的大规模模拟计算，尤其是 K-最近邻 和范围查询；基于光追，或者说，基于射线的计算，因为统一的索引结构可以提高空间索引的性能；局部数据更新...
...以自行获取。 当然这里列出的词汇可能有限，大家可以集思广益，欢迎一起来补充！ 本文在GitHub开源仓库「编程之路」 https://github.com/rd2coding/Road2Coding 中已经收录，里面有我整理的6大编程方向(岗位)的自学路线+知识点大梳理...
...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...
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
