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...
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...
UCloud近期开启了双十一优惠,针对新用户优惠多多,国内外多个机房快杰云服务器年付37元起,裸金属服务器特惠6折优惠,COM域名首年20元,同时还有SSL证书、CDN流量包、云数据库等特价套餐,价格都非常低,有需要的朋友可...
...要在一个较大数据集上工作,当然钱多好办事,内存总是多多益善的。我买了两根 16 GB 的内存条,也就是以 230 美元的价格买下了总共 32 GB 的 RAM,而且打算以后再买 32 GB 的。硬盘遵循了 Jeremy Howard 的建议,我买了一个固态硬盘...
...全。固定办公场所可通过高速通道和NAT网关进一步的提升网络体验和降低成本。GA1实例目前只支持 windows server 2008r2 系列(64位), windows 7 系列(64位),CentOS7.3 (64位), Ubuntu16.04 (64位)等系统。 优异的通用GPU计算加速能力...
...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或4个GPU时。然而,包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行,并且需要专门的算法才能很好地运行。图1:...
...点计算能力,满足科学计算等高性能计算场景的需求。 网络性能出色 满足计算通路网络性能需求 GPU云服务器实例最大支持2000000的PPS及25Gbps的内网带宽,可以满足计算通路上网络的性能需求 存储性能强大 有些实例搭配了本地...
...主机费用为CPU、内存、系统盘、数据盘、外网带宽、GPU、网络增强、数据方舟等各单项价格叠加总和。 外网带宽是单独订单,具体价格参见外网弹性IP和带宽。 云主机采用预付费的计费模式,支持按小时、按月以及按年支...
... CPU与内存配比为 1:1-1:8 配置范围:1核1G - 32核256G 支持网络增强,热升级 系统盘: 本地普通盘:默认大小Linux 20GB,Windows 40GB,支持创建后扩容到100GB,支持数据方舟 SSD云盘:默认大小Linux 20GB,Windows 40GB,支持扩容到500GB...
... 适用场景 快杰型 O (公测中) 计算、存储、网络性能卓越的最新一代云主机 数据库,MMO游戏,人工智能等 通用型 N 配置自由灵活,选择丰富 企业级应用,内存服务,数据分析等 高主频...
...用区内。地理上相互靠近的若干可用区,通过高速稳定的网络连接,可以组成一个地域。同地域内的可用区之间的内网能够互通。同可用区的网络延时在0.1ms内,同地域不同可用区的延迟在0.3ms左右。UHost机型与CPU平台UHost机型UClo...
...主机费用为CPU、内存、系统盘、数据盘、外网带宽、GPU、网络增强、数据方舟等各单项价格叠加总和。外网带宽是单独订单,具体价格参见外网弹性IP和带宽。云主机采用预付费的计费模式,支持按小时、按月以及按年支付,下...
...验私有云建设。泽塔云定义的超融合是包含计算、存储、网络三层完整数据中心虚拟化的超融合产品。作为一个软件产品型公司,泽塔云始终聚焦软件定义数据中心,以标准化软件产品交付的方式为客户搭建的私有云平台。交付...
...个实例,等同于一台虚拟机,包含CPU、内存、操作系统、网络、磁盘等最基础的计算组件。 实例是能够为您的业务提供计算服务的最小单位,它是以一定的规格来为您提供相应的计算能力的。 (2)实例规格:是指实例的配置,...
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...