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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回答:要结合你们公司的业务情况来看。比如，你们公司是要建立数据中心，还是要将业务统迁移到云上运行？是什么业务系统？关注哪些性能？投入成本？等等。当前云计算主要分成两种，私有云和公有云。私有云主要是公司自建数据中心，运行的云计算业务主要给自己公司使用。而公有云则主要是运营商提供公有云服务，企业可以直接跟运营商购买云服务，运行自己的业务系统，从而节省数据中心方面的投资，以及节省运维方面的运维团队组建成本、基...
Cympros
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回答:ucloud云 ucloud云飞天 盘古团队 实打实的自研，已经专注这个领域多年。目前盘古支持了ucloud云的众多业务，包括但不限于 块存储（ECS云盘），对象存储（OSS）,表格服务（OTS）,大规模的分布式文件系统(ODPS业务)，分析型数据库（ADS）等。部署规模，数据量，付费用户数，营收，增长率等指标在国内都难有其匹。小米云平台小米云平台既有做开源hbase的(有3个committor)...
周国辉
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...择，你应该意识到这个代价。另一个问题是，何时使用云服务？如果你试图学习深度学习，或者你需要搭建原型，那么个人GPU可能是较好的选择，因为云实例可能很昂贵。但是，一旦你找到了良好的深度网络配置，并且你只想使...
...界上最快的主题模型训练算法和系统LightLDA，只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型，该技术成功应用于微软在线广告系统，被当时主管研究的全球副总裁周以真称为年度最好成果。2015年至...
...年的202套。英伟达公司还宣布，自去年推出以来，其GPU云服务中的软件容器数量已经增加至三倍，达到35个。容器是一种应用程序的打包方法，能够立足内部数据中心与云端实现立足多种计算机与操作系统平台的运行。英伟达方...
...异化路线面对市场上多家做超融合产品，或者提供超融合服务的企业，泽塔云的竞争优势是什么？在郑经波博士看来，超融合从2009年出现至今，概念在不断演进变化。在国内，很多超融合厂商是聚焦在软件定义存储的公司，和...
...，并创建令人难以置信的新人工智能解决方案，AWS计算服务副总裁Matt Garman在一份声明中补充道。&ldquo；有了新的基于T4的G4实例，我们使客户能够更轻松、更经济地加速机器学习推理和图形密集型应用程序。&rdquo；Nvidia&rsquo；...
...收益递减的程度。 这使得最深入的学习项目仅限于单服务器实现。IBM公司日前公布的研究和新软件也将在这里发挥作用。该公司已经学会了如何加快流程，获得更准确的结果。 IBM Research系统加速和内存总监Hillery Hunter在一篇...
... 当微软公司首次推出Azure虚拟机时，只有少数几个默认服务器大小可供使用。那么您就需要问自己一个简单的问题：是否有一款服务器可以支持我的工作负载？但现在经过不断发展，出现了各种服务器大小和服务器类型，可适...
...网络容量。从Nvidia S端开始，针对Kubernetes的Amazon弹性容器服务将支持T4。由于t4 gpus对于人工智能推断非常有效，因此它们非常适合寻求强大、经济高效的云解决方案以将机器学习模型部署到生产中的公司，Nvidia总经理兼加速计算...
...，集群中的每个节点都拥有一套本地缓存，其能够由中央服务器节点为当前任务提供参数，从而降低实际流量规模。谷歌TensorFlow与微软的DMTK类似，谷歌TensorFlow是一套专门面向多节点规模设计而成的机器学习框架。与谷歌的Kubern...
...网络容量。从Nvidia S端开始，针对Kubernetes的Amazon弹性容器服务将支持T4。由于t4 gpus对于人工智能推断非常有效，因此它们非常适合寻求强大、经济高效的云解决方案以将机器学习模型部署到生产中的公司，Nvidia总经理兼加速计算...
...杂的系统才行。在生产中使用深度学习一块 CPU 就可以，服务器可任选。大多数使用案例我们都推荐这么做。以下是几个要点：在生产中进行训练的情况非常少见。即使你想每天都更新模型权重，也无需在生产中进行训练。这是...
...裁Ian Buck.Nvidia和AWS已经合作了很长时间来帮助客户AWS计算服务副总裁MattGarman在一份声明中说：Omers在云中运行计算密集型人工智能工作负载，并创建令人难以置信的新人工智能解决方案。有了我们新的基于T4的G4实例，我们...
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...
刘玉平
edgardeng
