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
|
2253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
|
1178人阅读
...Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗；对于带LSTM的RNN，CNTK速度最快，比其他工具好上5到10倍。通过将训练数据并行化，这些支持多GPU卡的深度学习工具，都有可观的吞吐量提升，同时收敛速度也提高了。多GPU卡环境下，CNTK平台在...
...含 96 块 GPU 的聚类，你可以拥有一个大约 90x-95x 的新线性速度。Pytorch 也许是跨机器支持有效并行化的库，但是，库目前还不存在。如果你想要在一台机器上做并行，那么，CNTK、Torch 和 Pytorch 是你的主要选择，这些库具备良好的...
...能支持多机并行分布式训练，但是针对复杂网络，其训练速度反而不如单台机器[1]。目前已经有IBM[4]和Petuum[1]分别在其深度学习系统PowerAI 4.0和Poseidon中实现多机并行线性加速，本文介绍我如何通过消除TensorFlow的网络瓶颈，实现T...
...智的。 GPU才是深度学习应用的核心，它能大大提升处理速度，所以不能忽略。我在之前的文章中详细介绍了GPU的选择，并且GPU的选择可能是您的深度学习系统中最关键的选择。 一般来说，如果您的资金预算有限，我推荐您购买...
...net-50 等经典 CNN 网络结构上做了实验，无论是精度上还是速度上均超过了目前已知的算法。我们可以在 3-bit 上面做到几乎无损压缩。目前该方法已经被广泛应用到各种端上目标检测和图像识别的实际项目中。相关成果已经在 AAAI...
...，比 Caffe 快 40% 左右。而我们还有一种方法让模型的推断速度变得更快，也就是使用 GPU Coder 将模型转化为脱离 MATLAB 环境的 CUDA 代码。我们已经在一台 GPU 工作站上测试 GPU Coder 的效果，基本上它要比 TensorFlow 的性能高 7 倍，比 ...
...理单元最初是为了加速视频游戏图形而创建。目前，全球速度最快的七台超级计算机中有五台都使用有英伟达的Tensor Core GPU，Summit自然也不例外。之所以要在全球性能最为强劲的计算机设备中大量使用GPU，是因为GPU能够并行处理...
...当前的工业需求。因此需要并行的深度学习系统提高训练速度。各大公司在构建并行深度学习系统上投入了大量的精力，包括谷歌、Facebook、微软、腾讯和百度等等。为了提高算法的并行效率，这些系统大部分使用了多机多GPU的...
...行了简化。Caffe深层学习框架Caffe是一套立足于表达、速度与模块化的解决方案。其最初诞生于2013年，主要用于机器视觉项目。Caffe自出现之后就一直将多种其它应用囊括入自身，包括语音与多媒体。由于优先考量速度需求...
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...
李义
陈江龙
ernest
ernest
