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...
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...
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...
...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...