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
|
2247人阅读
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
|
1151人阅读
回答:目前，主流的服务器端操作系统：UNIX诞生于20世纪60年代末；Windows诞生于20世纪80年代中期；Linux诞生于20世纪90年代。可以说，UNIX是操作系统的老大哥，windws、linux都参考了UNIX，后来的android，苹果的IOS与UNIX也有一定的渊源。UNIX的诞生1969年，贝尔实验室的研究员肯•汤普森，编写了一款计算机游戏Space Travel，先后在多个系统上运行...
luoyibu
|
934人阅读
...成本、更高弹性开展业务。适用于云游戏、VR/AR、AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景，更细粒度的GPU计算服务。 轻量级GPU云服务器是什么？ 轻量级GPU云服务器是一种新的GPU云服务器规格族，是通过公共云的GPU虚拟化技术将分片...
...云推出虚拟化GPU VGN5i实例，适用于云游戏、VR/AR、AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景，更细粒度的GPU计算服务，阿里云百科网分享： 什么是虚拟化GPU服务？ 虚拟化GPU服务是一种弹性GPU计算服务，用户可以根据业务需求选择比一...
...多个GPU的用处，然后讨论所有相关的硬件选项，如英伟达和AMD GPU，Intel Xeon Phis，Google TPU和初创公司的硬件。然后我会讨论哪些GPU规格指标是深度学习性能的良好指标。最后，我会总结GPU的选购建议。只想阅读最终采购建议的同...
...用GPU进行训练。在本文中，我们将讨论一些使用TensorFlow和GPU进行训练的编程技术。 首先，确保您的计算机有一张支持CUDA的NVIDIA GPU。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可以在GPU上运行计算密集型任务。您还需要安装NVIDIA的CUD...
...了对多GPU卡的测试，把MXNet纳入评比范围，还测试了MNIST和Cifar10这两个真实数据集。《基准评测当前较先进的深度学习软件工具》 1. 简介在过去十年中，深度学习已成功应用到不同领域，包括计算机视觉、语音识别和自然语言...
...保证虚拟化技术的全部特性，满足四个标准中的资源复用和支持虚拟化特性的标准。QEMU 通过软件模拟实传统的VGA设备，但是该设备的性能很低，只能支持基础的功能。软件模拟设备的方法几乎不会使用硬件加速，因此其实现的...
...代机器学习任务都需要使用GPU，了解不同GPU供应商的成本和性能trade-off变得至关重要。初创公司Rare Technologies最近发布了一个超大规模机器学习基准，聚焦GPU，比较了几家受欢迎的硬件提供商，在机器学习成本、易用性、稳定性...
...务，可以帮助用户快速用上GPU加速服务，并大大简化部署和运维的复杂度。GPU云服务器多适用于AI深度学习,科学计算，视频处理，图形可视化，等应用场景，有AMD S7150，Nvidia P100，Nvidia M40，Nvidia P4，Nvidia V100等型号，阿里云是国...
...界纪录。如今，这一纪录再次被索尼刷新……随着数据集和深度学习模型的规模持续增长，训练模型所需的时间也不断增加，大规模分布式深度学习结合数据并行化是大幅减少训练时间的明智选择。然而，在大规模 GPU 集群上的...
...。因此，在CUDA社区中，很容易获得不错的开源解决方案和可靠的建议。此外，即使深度学习刚刚起步，NVIDIA仍然在持续深入的发展。这个选择得到了回报。而其他公司现在把钱和精力放在深度学习上，由于起步较晚，现在还是...
...一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们均用 strings 表示。例如：/cpu:0：机器的 CPU/device:GPU:0：机器的 GPU（如果有一个）/device:GPU:1：机器的第二个 GPU（以此类推）如果 TensorFlow 指令中...
...技术。 首先，确保您的计算机上已经安装了GPU驱动程序和CUDA库。TensorFlow需要这些库才能使用GPU进行训练。您还需要安装TensorFlow GPU版本，以便可以使用GPU进行训练。您可以使用以下命令在终端中安装TensorFlow GPU版本： pip instal...
...瑞士卢加诺大学信息学硕士，热衷于开发自己的 GPU 集群和算法来加速深度学习。这篇博文最早版本发布于 2014 年 8 月，之后随着相关技术的发展和硬件的更新，Dettmers 也在不断对本文进行修正。2016 年 7 月 18 日，机器之心曾经...
...PU虚拟化发展史 GPU的虚拟化发展历程事实上与公有云市场和云计算应用场景的普及息息相关。如果在10年前谈起云计算，大部分人的反应是不知所云。但是随着云计算场景的普及，概念的深入人心，慢慢地大家都对云计算有...
...PU虚拟化发展史 GPU的虚拟化发展历程事实上与公有云市场和云计算应用场景的普及息息相关。如果在10年前谈起云计算，大部分人的反应是不知所云。但是随着云计算场景的普及，概念的深入人心，慢慢地大家都对云计算有...
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...
DataPipeline
王晗
李文鹏
