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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...含 96 块 GPU 的聚类，你可以拥有一个大约 90x-95x 的新线性速度。Pytorch 也许是跨机器支持有效并行化的库，但是，库目前还不存在。如果你想要在一台机器上做并行，那么，CNTK、Torch 和 Pytorch 是你的主要选择，这些库具备良好的...
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...mory Access,全称远程直接数据存取，专用于解决网络传输中服务器端数据处理的延迟)等高性能技术, 而这些技术需要昂贵的硬件支持，大大增加了系统构建和维护的成本和难度，导致这些系统很难复制和普及到通用场景。SpeeDO（Ope...
...，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...
...智的。 GPU才是深度学习应用的核心，它能大大提升处理速度，所以不能忽略。我在之前的文章中详细介绍了GPU的选择，并且GPU的选择可能是您的深度学习系统中最关键的选择。 一般来说，如果您的资金预算有限，我推荐您购买...
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...
张利勇
马龙驹
ernest
ernest
