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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...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学可以直接跳到文末。多个GPU能让我的训练更快吗？我的核心观点是，卷积和循环网络很容易并行化，特别是当你只使用一台计算机...
...：http://timdettmers.com/2017/04/09/which-gpu-for-deep-learning/下面是选购 GPU 时需要考虑的事情：品牌：这里没什么可说的，选 Nvidia 就对了。它们已经专注于机器学习很多年了，并且取得了成果。他们的统一计算设备架构（CUDA）工具包在...
... 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 ...
...长处理大规模并发计算的算术运算单元。能够支持多线程并行的高吞吐量运算。逻辑控制单元相对简单。GPU云平台是基于GPU与CPU应用的计算服务器。GPU在执行复杂的数学和几何计算方面有着独特的优势，特别是在...
...低，可以升降配。阿里的云市场有各种业务的解决方案。选购阿里云服务器之前我们需要了解服务器的几个关键点，即服务器配置、服务器宽带、服务器地域节点三部分，服务器配置要根据用户实际的使用场景来确定，服务器宽...
...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...
...低，可以升降配。阿里的云市场有各种业务的解决方案。选购阿里云服务器之前我们需要了解服务器的几个关键点，即服务器配置、服务器宽带、服务器地域节点三部分，服务器配置要根据用户实际的使用场景来确定，服务器宽...
选购阿里云服务器之前我们需要了解服务器的几个关键点，即服务器配置、服务器宽带、服务器地域节点三部分，服务器配置要根据用户实际的使用场景来确定，服务器宽带要进行计算选择合适的宽带、服务器地域节点要根据用...
选购新睿云云主机带宽怎么选？一般正确计算带宽的方法是：每秒钟下载文件的字节数×8/0.7 = 宽带的速率。这前提是你必须先关闭其他正在运行中的网络应用程序，不能同时下载其他网页和软件。 这里也给大家说一下流量...
...据类型和使用的DL／ML框架不同，硬件不仅需要有强大的并行计算和浮点能力，更要具备强大的灵活性。但这两种需求都不是传统x86服务器所擅长的，因此就需要与x86异构的协处理器来完成对应的模型训练任务。在这一领域，最...
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...
王伟廷
沈建明
李涛
邹立鹏
