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: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:云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。1、云计算①、云计算概念通俗讲解IT界只要讲云计算，就会用喝水的故事来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自...
longmon
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...的研究者两位 Matthias Fey 和 Jan E. Lenssen，提出了一个基于 PyTorch 的几何深度学习扩展库 PyTorch Geometric (PyG)，为 GNN 的研究和应用再添利器。论文：https://arxiv.org/pdf/1903.02428.pdfYann Lecun 也热情推荐了这个工作，称赞它是一个快速、美...
...iBand网卡。这是一个很好的深度学习配置吗？像TensorFlow和PyTorch这样的现代库非常适合并行化循环和卷积网络。以卷积为例，2/3/4 块GPU的期望加速大约分别是1.9x / 2.8x / 3.5x。对于循环网络，序列长度是最重要的参数，在常见的NLP...
...者不直接编写 GPU CUDA 代码，我们通常会使用软件库（如 PyTorch 或 TensorFlow）。但是，要想高效使用软件库，你需要选择合适的 GPU。在几乎所有情况下，这意味着你需要使用英伟达的产品。CUDA 和 OpenCL 是进行 GPU 编程的两种主要...
...Caffe迁移到Caffe2的教程，据说这个迁移非常简单。Caffe2和PyTorch有何不同？这是另外一个疑问。Caffe2长于移动和大规模部署。虽然Caffe2新增了支持多GPU的功能，这让新框架与Torch具有了相同的GPU支持能力，但是如前所述，Caffe2支持...
...，提供T4/V100S/2080Ti/3090/P40等多种配置GPU，预装TensorFlow、Pytorch、CUDA等算法框架，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。...
...上训练一个模型还有点麻烦，不过现在有所转机，因为 PyTorch 和 Caffe 2 提供了随着 GPU 数量几乎成线性提升的训练规模。另一个选择—同时训练两个模型似乎更有价值，但我决定现在先用一个强大的核心，以后再添加另一个。内...
...前更为流行的深度学习框架，如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch，支持在有限类型的服务器级 GPU 设备上获得加速，这种支持依赖于高度特化、供应商特定的 GPU 库。然而，专用深度学习加速器的种类越来越多，这意味着现代编译...
....ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中，作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试结果。目前在 GitHub 上，Keras 有超过 31,000 个 Stars，而晚些出现的 PyTorch 已有近 17,000 个 Stars。值...
...系统用户名为ubuntu）CUDA驱动已预装可以直接使用AI框架：pytorch / tensorflow如果选择挂载UFS，发现共享存储已自动挂载（到/home/ubuntu）
Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等，深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。机器之心也曾发表过多篇相关的介绍和对比文章，如《主流深度学习框架对比：看你最适合哪一款...
...性，意在让各个算法业务不需重复诸如 Caffe、TensorFlow、PyTorch 等运行环境的构建，而是要一次构建所有用户都可用。这对平台来讲，需要做到应用环境管理、用户自定义环境、快速环境部署。 厘清这些需求之后，结合当时的技...
...对机器学习的框架，比如Tensorflow（最初由谷歌开发）或PyTorch（最初在Facebook开发）。此外，开源代码库（pandas、scikit-learn和matplotlib）用于实现模型（比如神经网络和数据显示）。这些模型库之所以至关重要，是由于它们已经过...
...。2.修复了一个阻止tfdbg使用tf.Session.make_callable的错误。Pytorch0.2.0这里是PyTorch的下一个主要版本，恰恰赶上了国际机器学习大会（ICML）。我们引入了期待已久的功能，如广播、高级索引、高阶梯度梯度，最后是分布式PyTorch。由...
...对机器学习的框架，比如Tensorflow（最初由谷歌开发）或PyTorch（最初在Facebook开发）。此外，开源代码库（pandas、scikit-learn和matplotlib）用于实现模型（比如神经网络和数据显示）。这些模型库之所以至关重要，是由于它们已经过...
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...
张金宝
张巨伟
韩冰
