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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...超过250瓦。散热器我还记得我工作的第一家创业公司是把服务器放到壁橱里面的。即使隔着壁橱的门，风扇的噪声还是出奇的大。这样的日子似乎是早已过去了。不过650瓦的电源让你的机器耗能是笔记本的10倍，而能量总是要找...
...务性能得到量级的提升；同时FPGA是动态可重配的，当在数据中心部署之后，可以根据业务形态来配置不同的逻辑实现不同的硬件加速功能。ASIC芯片可以获得最优的性能，即面积利用率高、速度快、功耗低；但是AISC开发风险极大...
... Rumelhart与BP算法 传统的神经网络拥有巨大的计算量，上世纪的计算机计算能力尚未能满足神经网络的训练。1986年7月，Hinton和David Rumelhart合作在Nature杂志上发表论文系统地阐述了BP算法： 反向传播算法（BP）把纠错运算量下降...
...层给出结论（比如是猫还是狗）。 神经网络算法早在上世纪70年代就被提出，但在很长一段时间没都没有受到重视，直到最近才通过深度学习成为新宠。那么深度学习到底和传统的神经网络有什么区别呢？ 他们最大的区别就在...
...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...
...一部分，我们会来到故事的尾声并一睹神经网络如何在上世纪九十年代末摆脱颓势并找回自己，也会看到自此以后它获得的惊人先进成果。「试问机器学习领域的任何一人，是什么让神经网络研究进行下来，对方很可能提及这几...
...，从而优化基于上下文内容的广告。百度此前决定在成品服务器中使用现场可编程门阵列（FPGA，一种可以被编程改变自身结构的硬件——译者注）而非图像处理器群（GPUs）。百度高级架构师Jian Ouyang表示，虽然单个的图像处理...
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...
韩冰
宋华
李增田
ernest
