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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...的大规模分布式研究来看，基本上都将工作重点放在减少通信成本上。深度学习的分布式训练分为同步和异步两种，它们的主要区别在于参数在各个 GPU（工作器）上的计算是否独立。具体来说，异步式训练在初始化时在每个 GPU ...
...们提出了 Poseidon，它是一个分布式 DL 在 GPU 上可实现高效通信的架构。Poseidon 利用深度程序中的层级模型结构而叠加通信与计算，这样以减少突发性网络通信。此外，Poseidon 使用混合的通信方案，并根据层级属性和机器数量优化...
...路上死掉的，顺便记录下，已警示后来的自己。 1. 目标宏达，出发点错误 大Boss目标太过宏大，短时间内无法开发，项目周期太长， 项目落地时出发点偏离，导致刚开始就造重复的轮子。 2. 技术团队人员分布不合理 领导在寻求...
...的权重梯度被组合以更新所有权重。对于大型集群，这种通信开销成为一个重要的问题。为了减少大型集群的开销，该研究增加了 DNN 的 mini-batch 大小，且并行计算了 DNN 训练。然而，在 minni-batch 训练中，DNN 模型的验证精度普遍...
...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递和大量通信 API 库 2.2 GPU上的并行编程 对于低级的通用 GPU 编程，最流行的是 CUDA 和 OpenCL。大致思路是 以网格形式对处理过程进行建模。一个网...
...多个 GPU 卡的计算能力，且无需关注框架在多设备、多卡通信实现上的细节是这一篇要解决的问题。 这一篇我们以 RNN 语言模型为例。RNN 语言模型在 第三篇已经介绍过，这一篇我们维持原有的模型结构不变，在以下两处对第三...
...业务场景，帮助用户降低业务支出。 云游戏随着5G移动通信业务的快速展开，云游戏发展最大的阻碍带宽和延时得以消除，基于云端计算的云游戏有着诸多优势。例如：使用相同配置的虚拟化GPU实例，用户的游戏运行基础环境...
...需要参数服务器，低效的参数服务器把大量的时间浪费在通信上，这种浪费会加重用户资源使用上的重复；与这种重复形式相似的，还有模型服务要上线，为了满足服务的延迟、QPS、资源的约束，需要做从服务、到深度学习框架...
...求。支持GPU Direct P2P技术，可通过PCI总线实现GPU之间直接通信，大大降低GPU间的通信延迟。与弹性计算生态的完美结合，为不论是在线还是离线场景提供了通用的解决方案。搭配容器服务使用，简化部署和运维的复杂度，并提供...
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...
李昌杰
刘德刚
赵春朋
