回答:我是马哥教育32期的学员，马哥比传智linux做的早的多， Linux运维行业还是比较有前途，学习起来相对容易一些，毕竟自己之前是做网管的，主要是windows，Linux方面算是0基础。但是一个月学习以后发现，老师讲得真的很不错，内容丰富，知识点很广也很全面，对于我们这种0基础的很容易理解。每天还有录播，有助于课后的复习。
Null
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回答:开发管理软件，现在大多数企业都会选择一款开发平台做为基础开发工具，这样可以省去不少开发时间和开发成本，也便于日后的维护和扩展，最重要的是能确保项目的成功。关于这一点，基本已成共识，不用多讲。而不同的开发平台，定位不同，侧重点不同，适合你的才是最好的。如果公司未储备专业的开发人员，可以选择那种配置型的低/无代码开发平台，如果公司有相当多的专业开发人员，且项目时间不那么紧，可以选择代码型开发平台。但如...
Pink
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回答:linux属于比较常见的课程，很多学校都有，建议不要只依靠网络了解，你可以去听一下课程，再跟老师和在校生交流一下，看看课程适不适合自己。自己的亲身感受才是最准确的判断。我是在跟马哥学的Linux，课程全面，讲的都是企业正在用的技术，很多就业的都是内推，我就是内推找到的工作，现在在杭州，月薪12K吧 还可以。
Anchorer
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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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回答:1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。...
yearsj
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... 160GB 主机内存，以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB 主...
... 160GB 主机内存，以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力 GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB ...
...商五花八门。英伟达，英特尔，还是谷歌？我又应该选择哪家的产品？本文将深入研究这些问题，并将为你提供建议，帮助你做出适合的选择。本文结构如下：首先，我会讨论拥有多个GPU的用处，然后讨论所有相关的硬件选项，...
Compshare是一个专注于提供高性价比算力资源的平台，它为AI训练、深度学习、科研计算等场景提供强大的支持。平台的核心优势在于其高效的GPU算力资源，用户可以根据自己的需求，灵活选择不同的GPU配置，实现一键部署和即算...
...作者也用两个Telsa K80卡（总共4个GK210 GPU）来评估多GPU卡并行的性能。每种神经网络类型均选择了一个小型网络和大型网络。该评测的主要发现可概括如下：总体上，多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中，使用16...
海外服务器租用哪家好?国内服务器的开通使用流程越来越严格了，国内用户也觉得越来越麻烦了，都开始倾向于寻找和使用海外服务器，可是海外服务器类型那么多，服务商也多，而且虽然国内用户使用的是海外服务器，但用...
...的首选，这其中的主要原因，一方面，GPU完善的生态，高并行度的计算力，很好地帮助客户完成了方案的实现和部署上线；另外一方面，人工智能发展，仍处于早期阶段，各个行业都在从算法层面尝试寻找商业落地的可能性，是...
...否获得更好的结果。我很快发现，不仅很难在多个 GPU 上并行神经网络。而且对普通的密集神经网络来说，加速效果也很一般。小型神经网络可以并行并且有效地利用数据并行性，但对于大一点的神经网络来说，例如我在 Partly Su...
...HPC）资源的内存和计算能力的优势，通过利用分布式数据并行并在训练期间增加有效批尺寸来解决训练耗时的问题 [1]，[17]– [20]。这一研究往往聚焦于计算机视觉，很少涉及自然语言任务，更不用说基于 RNN 的语言模型了。由于...
...的技术实践》实录。 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式、静态调度、流式执行等创新性技术相融合，构建成一套自动支持数据并行、模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架，降低了分布式训练门槛、极...
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...
李涛
