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:微软云增长速度很快，但是其中一部分是Office转化过来的，i与p层的份额还是相对小的。不过微软的技术雄厚，而且近些年全面拥抱开源，为了扩展云计算，可以收购github，参与chrome开发，azure甚至Windows都可以运行linux，自家的.net 、sql server与vs code也支持linux了，应该说在对待开发者方面是全面推进且不遗余力了。另外，微软的边缘计算、iot与AI也都...
Lowky
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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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...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...挥着不可替代的作用。往期文章中，小编对加速原理、GPU服务器选择、GPU存储性能提升等均有所介绍。为增进大家对GPU的认识，本文将对GPU的5种虚拟化技术的略予以介绍。如果你对GPU具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。一、设备...
...实验。你该如何选择：英伟达 vs AMD vs 英特尔 vs 谷歌 vs 亚马逊 vs 微软 vs 初创公司英伟达：领导者英伟达的标准库使得在CUDA中建立第一个深度学习库非常容易，而AMD的OpenCL没有这样强大的标准库。这一早期优势与英伟达强大的...
...累了一些经验,并将在未来几年为他们创造更大的业务。亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具,并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能...
...架，开机即用。Amazon EC2：亚马逊的弹性计算云服务提供了各种实例类型，包括GPU实例，适用于深度学习和机器学习任务。你可以根据需要选择不同的实例配置，并根据实际使用情况按小时计费。
...设施服务市场的55%。这四大服务提供商的排名依次如下：亚马逊网络服务（AWS）位居第一，同比增长42%，占总支出的30%，尽管其增长速度慢於其他竞争对手。排名第二位的是微软，同比大增97%;第三是Google，增幅为92%;IBM以23%的增...
...且网上也可以找到该版本很全面的快速入门手册。Ubuntu 服务器或者桌面版本：Ubuntu 服务器版本和桌面版本几乎完全相同，只是服务器版本未安装可视化界面（简称 X)。我安装了桌面版本并禁用了自启动 X, 以便计算机可以在终端...
...nality Insights）通过书面文本预测个性特征、需求和价值。亚马逊网络服务：为商业重新定位的消费者人工智能亚马逊的人工智能工作分为两类：改进其Alexa等消费者设备和AWS公共云的服务。其中大部分业务的云服务实际上是建立...
...文，4个时期），训练双向LSTM的成本。由上图可知，专用服务器是控制成本的较佳选择。这项基准测试横向比较了以下硬件平台：亚马逊AWS EC2，谷歌Google Cloud Engine GCE，IBM Softlayer，Hetzner，Paperspace，以及LeaderGPU，这些硬件提供商...
...面业界最领先的是 AWS。在 2016 年 12 月的 AWS 发布会上，亚马逊公开了AWS上新的 F1 instance ：他们将 Xilinx 的 FPGA 放在了云服务中，大家可通过这样的开发环境在云中使用 FPGA。而腾讯和阿里那也是受到亚马逊这个项目的影响才开始...
...增加。从亚马逊的S3和DynamoDB服务到企业数据中心的物理服务器，当数据在所有的库中都堆积如山时，数据转移和复用的难度也会变得很大。 AWS新推出的数据管道服务(Data Pipeline Service)就是为了解决这个问题。管道非常复杂...
...优化。速度更快，部署更加轻量级。 支持包括树莓派，服务器和各种移动式设备和cuda, opencl, metal, Javascript以及其它各种后端。 欢迎对于深度学习， 编译原理，高性能计算，硬件加速有兴趣的同学一起加入dmlc推动领导开源项目...
...杂的系统才行。在生产中使用深度学习一块 CPU 就可以，服务器可任选。大多数使用案例我们都推荐这么做。以下是几个要点：在生产中进行训练的情况非常少见。即使你想每天都更新模型权重，也无需在生产中进行训练。这是...
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...
张汉庆
张巨伟
罗志环
