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:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903
XboxYan
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回答:Linux整个系统是用C写的，大量优秀的代码可鉴开发环境的构成：1、编辑器:VI2、编译器:选择GNU C/C++编译器gcc3、调试器:gdb4、函数库:glibc5、系统头文件:glibc_header与Windows相比，Linux是一种开源的操作系统，你有任何问题都可以从源代码和文档中找到答案，论坛上也有很多高手乐于助人；而Windows是一种封闭的操作系统，除了微软员工外，别人都看不到它...
Keagan
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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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...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...
...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...
...一，该公司的首席技术官 Ari Juntunen 介绍说，基于 Power 服务器且配有 GPU 加速器的 IBM PowerAI 可提供至少相当于 x86 平台两倍的性能；相比 x86 平台，添加内存、设置新服务器等所有的一切事务都更快速、更轻松。如此一来，我...
...系列的 Release 2017b（R2017b），该版本大大加强了 MATLAB 对深度学习的支持，并简化了工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。该更新版本从数据标注、模型搭建、训练与推断还有最后的模型部署方面完整...
...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...
...rn（机器学习）、keras（tensorflow的高层封装）、tensorflow（深度学习）。使用pip速度慢的问题点这里查看解决方法。 4.安装CUDA和cuDNN（GPU版tensorflow） Mac OS基于Unix，相比Windows做开发更方便，但是最大的缺点就是非常封闭，各种沙...
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...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱到。作者指出，组装者首先要弄清自己的需求，然后根据预算做出合理的选择。 注...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
在过去两年中，深度学习的速度加速了 30 倍。但是人们还是对 快速执行机器学习算法 有着强烈的需求。Large mini-batch 分布式深度学习是满足需求的关键技术。但是由于难以在不影响准确性的情况下在大型集群上实现高可扩...
...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...
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...
rickchen
molyzzx
