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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...个GPU平台下，比较这五个深度学习库在三类流行深度神经网络(FCN、CNN、RNN)上的性能表现。并对它们在单机多GPU卡环境下分布式版本进行了比较。相比以前的评测，的评测添加了对多GPU卡的测试，把MXNet纳入评比范围，还测试了MN...
...个GPU能让我的训练更快吗？我的核心观点是，卷积和循环网络很容易并行化，特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而，包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行，并且需要专门的算法才能很好地运行。图1：...
...别的深度学习模型。第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试，可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的 mini-...
...被选择的参数；而一个良好稳定的 GPU 可让你在深度学习网络中快速迭代，在数天、数小时、数分钟内完成实验，而不是数月、数天、数小时。所以，购买 GPU 时正确的选择很关键。那么，如何选择一个适合你的 GPU 呢？这正是本...
...开始实践打磨一个深度优化的深度学习系统，当时从消除网络瓶颈，非凸优化，以及具体的深度学习算法等方面基于PaddlePaddle做了许多工作。目前公司主要深度学习算法都是跑在TensorFlow上，使用配置了GeForce GTX 1080的单机训练，...
...与模型并行这一篇我们仅考虑单机多设备情况，暂不考虑网络中的不同计算机。当我们单机上有多种计算设备（包括 CPU，多块不同的 GPU 卡），我们希望能够充分利用这些设备一起完成训练任务，常用的并行方式分为三种： 模...
...全。固定办公场所可通过高速通道和NAT网关进一步的提升网络体验和降低成本。GA1实例目前只支持 windows server 2008r2 系列（64位）， windows 7 系列（64位），CentOS7.3 （64位）, Ubuntu16.04 （64位）等系统。 优异的通用GPU计算加速能力...
... CPU与内存配比为 1:1-1:8 配置范围：1核1G - 32核256G 支持网络增强，热升级 系统盘： 本地普通盘：默认大小Linux 20GB，Windows 40GB，支持创建后扩容到100GB，支持数据方舟 SSD云盘：默认大小Linux 20GB，Windows 40GB，支持扩容到500GB...
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...
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张率功
李世赞
ernest
