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...
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...
...、算力的发展,在 ImageNet 上训练 ResNet-50 的速度被不断刷新。2018 年 7 月,腾讯机智机器学习平台团队在 ImageNet 数据集上仅用 6.6 分钟就训练好 ResNet-50,创造了 AI 训练世界纪录。如今,这一纪录再次被索尼刷新……随着数据集...
...从错误中吸取教训。那么,现在问题来了。如果你想购买新的GPU,应该关注哪些指标呢?GPU RAM,内核,还是Tensor Core?各种厂商五花八门。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...
...比的内存我推荐GTX Titan。 之前我支持过GTX 580,但是由于新更新的cuDNN库显着提升了卷积速度,故而所有不支持cuDNN的GPU都已经过时了,其中 GTX 580就是这样一款GPU。 如果您不使用卷积神经网络,GTX 580仍然是一个很好的选择。你...
Google宣布在多个地区上线新的Nvidia GPU,希望以此更多用户在Google云中运行他们的机器学习和人工智能工作负载。专用的云GPU(例如Nvidia开发的GPU)旨在加速机器学习训练和推理、地球物理数据处理、模拟、地震分析和分析建模...
...建专业知识的关键,有足够的时间将深度学习应用于解决新问题。如果没有这种快速的反馈,就需要花费太多的时间从错误中学习。因此,今天就谈谈如何选择一款合适的GPU来进行深度学习的研究。首先给出一些总体的建议较好...
...可扩展性将是其发力的主战场。异构计算作为非常重要的新战场,Kubernetes非常重视。而异构计算需要强大的计算力和高性能网络,需要提供一种统一的方式与GPU、FPGA、NIC、InfiniBand等高性能硬件集成。 点此查看原文:http://click.a...
...览器仍需进行第二部分中的某些步骤,接着在屏幕上绘制新的内容。 想要滚动、动画等操作看起来流畅,必须以 60 帧每秒的速度进行渲染。 每秒帧数(FPS)这个术语,也许你早有耳闻,但可能不确定其意义。想象你手上有一...
...览器仍需进行第二部分中的某些步骤,接着在屏幕上绘制新的内容。 想要滚动、动画等操作看起来流畅,必须以 60 帧每秒的速度进行渲染。 每秒帧数(FPS)这个术语,也许你早有耳闻,但可能不确定其意义。想象你手上有一...
...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,机器之心曾经推出文章为你的深度学习任务挑选最合适 GPU:从性能到价格的全方位指南 。当时,机器之心呈现的...
...信息化的普及,数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求,同时,机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起,使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈,如并行度不高、带宽...
...内容其实已经是老生常谈的了,不过其中还是有不少比较新的而且非常实用的内容可以和大家分享一下。读完这篇文章后相信大家都会对动画渲染的机制以及制作60fps动画的关键要素有足够的理解,以后遇上了动画相关的问题也...
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...