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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...关键技术。但是由于难以在不影响准确性的情况下在大型集群上实现高可扩展性，因此具有较大的挑战难度。最近，富士通实验室的一项研究刷新了一项纪录：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.12650.pdf这项研究在 74.7 秒内完成了 Im...
...化是大幅减少训练时间的明智选择。然而，在大规模 GPU 集群上的分布式深度学习存在两大技术难题。第一大难题是大批量训练下的收敛准确率下降；第二大难题是在 GPU 之间进行梯度同步时的信息交流成本。我们需要一种解决...
...ing 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。 MPI 基于分布式内存系统和并行处理的概念 进程间通信通过使用信息传...
kubernetes集群三步安装 什么是批处理任务 深度学习中经常会出现多机多卡的任务，也就是同事会起多个pod，但是这多个pod属于同一个任务。 这样就会有一个问题 一个任务要起100个pod，每个pod需要一张卡，总共需要100张GPU卡，...
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...神龙。3月21日，阿里云发布业内首个公共云异构超算集群——基于弹性裸金属服务器神龙X-Dragon的SCC-GN6，集群性能接近线性增长，将深度学习训练时间缩短至分钟级，可满足无人驾驶、智能推荐、机器翻译等人工智能场景的...
...一步的观察那么，这些项目有多庞大？它们用于处理AI的集群又有多庞大？这是我们的发现结果。对调查对象如今从事的所有AI项目而言，平均数据量为442 TB，较大单个项目的平均数据量为235 TB。因此，从下面的平均数据量来看...
...成最终目标的艰巨任务——但这还仅仅只是开始。在实际集群部署工作当中，分布式TensorFlow代码的运行与维护如果缺少DC/OS的帮助，则将成为一项劳动密集型任务。TensorFlow提供的原语有助于在大型设备集群之上进行工作负载分...
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...方式。所谓多机，即是大量的机器通过网络连接组成训练集群；多GPU即是集群内部的每台机器上包含多个GPU，通过数据并行（每个GPU训练部分数据）、模型并行（每个GPU训练部分网络）或者两者混合的方式提高加快训练速度。GPU...
...年度最好成果。2015年至2016年底，专注于搭建基于异构集群的深度学习平台，项目荣获微软亚洲研究院院长特别奖 (top 1%)。2017年创立北京一流科技有限公司，致力于打造分布式深度学习平台的事实工业标准。 编者按：2018年11...
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...
王伟廷
苏丹
王陆宽
ernest
