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:现在有幸参与传统银行数字化转型，负责技术架构部分的转型设计。高性能的数据架构（High Performance Data Architecture），正是我们架构转型的重点。随着科技的蓬勃发展、社交网络的广泛使用、线上消费的普及、数据挖掘的技术提升等大趋势，全球银行业正迎来一场声势浩大的数字化创新浪潮。数字化为消费者的生活及行为模式带来翻天覆地的变化，也孵化出一批新型的金融科技(Fintech)竞...
Lowky
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回答:首先作为一个前资深的 Android 程序员，一定要纠正一下这个问题，不是谷歌系统升级，安卓「将」采用 Linux 内核。不是：「将」。而是 Android 一直就是采用的 Linux 内核。安卓（Android）本身就是一种基于 Linux 的自由及开放源代码的操作系统。系统内核Android 是运行于 Linux kernel 之上，但并不是 GNU/Linux。因为在一般 GNU/Linux...
villainhr
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...提供最高37.6TFLOPS的双精浮点计算能力，满足科学计算等高性能计算场景的需求。 GN5i实例计算能力GN5i实例基于NVIDIA的Tesla P4 GPU，最多提供2个NVIDIA P4 GPU，56个vCPU和224GB主机内存，以及共计16GB的GPU显存，最高11 TFLOPS的单精浮点计算...
...提供最高37.6TFLOPS的双精浮点计算能力，满足科学计算等高性能计算场景的需求。 GN5i实例计算能力 GN5i实例基于NVIDIA的Tesla P4 GPU，最多提供2个NVIDIA P4 GPU，56个vCPU和224GB主机内存，以及共计16GB的GPU显存，最高11 TFLOPS的单精浮点计...
...和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。 下面几个场景我们可以使用CPU服务器，如果办公场景需要...
...源来进行线程调度，如果CPU资源全部用于计算则难以实现高性能。然而，借助于Eigen的BLAS库（BLAS library），因其为了SIMD指令优化过，因此随着CPU内核数的增长，TensorFlow的性能能更好。 在FCN神经网络上，如果只用一个GPU卡，那...
...简介GPU增强型云主机是基于UCloud成熟的云计算技术，专享高性能GPU硬件的云主机服务。大幅提升图形图像处理和高性能计算能力，并具备弹性、低成本、易于使用等特性。有效提升图形处理、科学计算等领域的计算处理效率，降...
...和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。下面几个场景我们可以使用CPU服务器，如果办公场景需要建议大家配置GPU服务...
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...
...。除了GPU，FPGA成为近年半导体产业的热点。FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片，可以根据客户定制来做针对性的算法设计。所以在处理海量数据的时候，FPGA 相比于CPU 和GPU，优势在于：FPGA计算效率更高，FPGA更接近IO。FPG...
...心工作，而无需担心底层的硬件和网络配置问题。平台的高性能和灵活性，让复杂的计算任务变得简单，让创新的想法得以快速实现。选择Compshare，就是选择了一个强大的合作伙伴，共同开启高效计算的新篇章。推荐使用NVIDIA RT...
KernelHive: a new workflow-based framework for multilevel high performance computing using clusters and workstations with CPUs and GPUs 2. 相关工作 2.1 集群上的并行编程 MPI（信息传递接口） 是真正的并行编程标准，包括多节点集群和多核 CPU 节点。 ...
...和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。下面几个场景我们可以使用CPU服务器1.使用GPU服...
...要求使得现有技术方案大大减小，另外也需在高可靠性、高性能以及成本之间做折中。 滴滴机器学习平台在存储系统上的尝试还是借用传统超算使用的 PFS 作为整个数据存储的一级，底层网络基础设施使用高带宽的以太网络，使...
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...
Doyle
liuyix
