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...
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...
...讯和阿里,到现在的爱奇艺网易等等,他们逐渐把更多的服务器放到香港去。当中有几个原因可以给大家说下:1.香港服务器属于境外服务器,不需要备案,能够省下不少人力物力和时间;2.从地理上来说,相比日本、韩国、...
...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...
服务器是提供计算服务的核心设备,也是计算机硬件领域的重要组成部分。从市场规模来看,随着云计算、大数据等业务的迅猛发展,对服务器的需求也快速增长。近日发布的《2017年中国AI基础设施市场跟踪报告》显示,2017年...
在互联网行业,随着信息化的普及,数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求,同时,机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起,使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈,...
...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...
信息摘要: 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。 适用客户: 游戏类客户,社交媒体客户,互联网教育培训类客户,AI类客户版本/规格功能: 新实例规格族说明:https://help.aliyun.co...
...最近两年,人工智能在全球掀起了巨大的应用热潮,除了互联网巨头,如Google,Facebook,Alibaba之外,涌现出众多的Start up公司,也都逐渐成为行业翘楚。在人工智能技术方案选择上,GPU无疑是现阶段的首选,这其中的主要原因,...
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...
...是否值得你,去做一次转变。 GIStack for Manager(捷泰天域睿图云GIS管理系统)在探索、挣扎、迭代、酝酿、分析了很久以后,勇敢的走向架构微服务化,正在实现一个GIStack for Manager架构的全面升级。 从GIStack for Manger谈什...
...>纵观时代演进的脉络,万物互联的时代已经是不可阻挡的趋势,算力作为新型生产力,数据作为新的生产要素,参与价值创造和分配,信息技术成为了驱动经济社会发展的基础动力。从农业革命到工...
上图:IBM 为高性能计算提供的Linux 服务器,图片来源:IBMIBM已经推出了三代Power8 Linux服务器,旨在加快人工智能、深度学习和先进分析的应用。IBM的副总裁Stefanie Chiras在VentureBeat的采访中说,这个新系统开发了Nvidia NVLink技术,...
...量级GPU计算场景,更细粒度的GPU计算服务。 轻量级GPU云服务器是什么? 轻量级GPU云服务器是一种新的GPU云服务器规格族,是通过公共云的GPU虚拟化技术将分片虚拟化后的GPU资源以虚拟GPU的形式安装在GPU云服务器实例中。与常规G...
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...