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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...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...
...择，你应该意识到这个代价。另一个问题是，何时使用云服务？如果你试图学习深度学习，或者你需要搭建原型，那么个人GPU可能是较好的选择，因为云实例可能很昂贵。但是，一旦你找到了良好的深度网络配置，并且你只想使...
...单机上使用深度学习框架来说最重要 的问题：如何利用 GPU， 也包括利用多个 GPU 进行训练。深度学习模型的训练往往非常耗时，在较大数据集上训练或是训练复杂模型往往会借助于 GPU 强大的并行计算能力。 如何能够让模型运...
产品优势本篇目录GPU+SSD 优秀处理性能与UCloud云产品联通灵活配置 便捷管理支持多种操作系统GPU+SSD 优秀处理性能G1机型的Tesla K80计算卡拥有4992个CUDA核心，显存12G，可提供1.87 TFlops的双精度性能和5.6 TFlops的单精度性能;G2机型的Te...
...于预算有限的人来说，选择条件则更加有限。亚马逊网络服务上的GPU相当昂贵和缓慢，如果只有少量的资金，也是一个不错的选择。我不推荐GTX 970，因为它很慢，即使在某些限制条件下也是相当昂贵的（在eBay上150美元），并且...
...;附高性能NVIDIA RTX 40 系列云服务器购买：https://www.ucloud.cn/site/active/gpu.html?ytag=seo
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今天在旧金山，AMD正式发布了全新的GPU以及相应的计算卡MI60以及MI50，这是全球首款基于7nm打造的GPU，AMD表示全新的MI60以及MI50专业卡将会为下一代的深度学习，HPC以及云计算做准备。包括研究者、科学家以及开发者都会使用AMD...
...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，降低IT成本投入。目前提...
GPU服务器，简单来说，GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务，我们提供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...
...立IP每个Compshare实例都配备了独立的外网IP地址，这使得服务器资源管理变得更加方便和灵活。用户可以轻松地进行网络配置和资源调度，从而更好地满足个性化的计算需求。访问加速Compshare支持对GitHub和Hugging Face等学术资源的...
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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...
王军
张率功
张金宝
阿罗
