回答:這個(gè)問題,對許多做AI的人來說,應(yīng)該很重要。因?yàn)椋@卡這么貴,都自購,顯然不可能。但是,回答量好少。而且最好的回答,竟然是講amazon aws的,這對國內(nèi)用戶,有多大意義呢?我來接地氣的回答吧。簡單一句話:我們有萬能的淘寶啊!說到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等,大公司云平臺,高大上。但是,第一,非常昂貴。很多不提供按小時(shí)租用,動不動就是包月。幾千大洋撒出去,還...
回答:這個(gè)就不用想了,自己配置開發(fā)平臺費(fèi)用太高,而且產(chǎn)生的效果還不一定好。根據(jù)我這邊的開發(fā)經(jīng)驗(yàn),你可以借助網(wǎng)上很多免費(fèi)提供的云平臺使用。1.Floyd,這個(gè)平臺提供了目前市面上比較主流框架各個(gè)版本的開發(fā)環(huán)境,最重要的一點(diǎn)就是,這個(gè)平臺上還有一些常用的數(shù)據(jù)集。有的數(shù)據(jù)集是系統(tǒng)提供的,有的則是其它用戶提供的。2.Paas,這個(gè)云平臺最早的版本是免費(fèi)試用半年,之后開始收費(fèi),現(xiàn)在最新版是免費(fèi)的,當(dāng)然免費(fèi)也是有限...
回答:用CUDA的話可以參考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的話可以參考《高性能計(jì)算之并行編程技術(shù)---MPI程序設(shè)計(jì)》優(yōu)就業(yè)小編目前只整理出了以下參考書,希望對你有幫助。
... 160GB 主機(jī)內(nèi)存,以及共計(jì) 32GB 的 GPU顯存、總計(jì)提供8192個(gè)并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計(jì)算性能力GN4實(shí)例最多可提供 2 個(gè) NVIDIA M40 GPU、56 個(gè) vCPU 和 96GB 主...
...狀態(tài)、支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)算的應(yīng)用場景,例如圖像渲染、高性能并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)等,應(yīng)用程序的分布度、可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性越高,越適合使用搶占式GPU云服務(wù)器節(jié)省資源成本,提升吞吐量;相較于按時(shí)付費(fèi)的GPU云服務(wù)器,搶占式...
... 160GB 主機(jī)內(nèi)存,以及共計(jì) 32GB 的 GPU顯存、總計(jì)提供8192個(gè)并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計(jì)算性能力 GN4實(shí)例最多可提供 2 個(gè) NVIDIA M40 GPU、56 個(gè) vCPU 和 96GB ...
...的首選,這其中的主要原因,一方面,GPU完善的生態(tài),高并行度的計(jì)算力,很好地幫助客戶完成了方案的實(shí)現(xiàn)和部署上線;另外一方面,人工智能發(fā)展,仍處于早期階段,各個(gè)行業(yè)都在從算法層面嘗試尋找商業(yè)落地的可能性,是...
...作者也用兩個(gè)Telsa K80卡(總共4個(gè)GK210 GPU)來評估多GPU卡并行的性能。每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型均選擇了一個(gè)小型網(wǎng)絡(luò)和大型網(wǎng)絡(luò)。該評測的主要發(fā)現(xiàn)可概括如下:總體上,多核CPU的性能并無很好的可擴(kuò)展性。在很多實(shí)驗(yàn)結(jié)果中,使用16...
...云產(chǎn)品普惠 3、UCloud云通信產(chǎn)品特惠 4、UCloud GPU云主機(jī)特惠 1、UCloud云服務(wù)器促銷 云服務(wù)器是我們大眾消費(fèi)者常用的基礎(chǔ)產(chǎn)品。在云服務(wù)器產(chǎn)品中,UCloud服務(wù)器優(yōu)惠針對新企業(yè)、新個(gè)人、老用戶三個(gè)不同人群價(jià)...
...HPC)資源的內(nèi)存和計(jì)算能力的優(yōu)勢,通過利用分布式數(shù)據(jù)并行并在訓(xùn)練期間增加有效批尺寸來解決訓(xùn)練耗時(shí)的問題 [1],[17]– [20]。這一研究往往聚焦于計(jì)算機(jī)視覺,很少涉及自然語言任務(wù),更不用說基于 RNN 的語言模型了。由于...
...擁有海量的矩陣運(yùn)算,所以這就要求 MATLAB 能高效地執(zhí)行并行運(yùn)算。當(dāng)然,我們知道 MATLAB 在并行運(yùn)算上有十分雄厚的累積,那么在硬件支持上,目前其支持 CPU 和 GPU 之間的自動選擇、單塊 GPU、本地或計(jì)算機(jī)集群上的多塊 GPU。...
...否獲得更好的結(jié)果。我很快發(fā)現(xiàn),不僅很難在多個(gè) GPU 上并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而且對普通的密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,加速效果也很一般。小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以并行并且有效地利用數(shù)據(jù)并行性,但對于大一點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,例如我在 Partly Su...
...量計(jì)算、海量數(shù)據(jù)/圖片時(shí)遇到越來越多的性能瓶頸,如并行度不高、帶寬不夠、時(shí)延高等。為了應(yīng)對計(jì)算多元化的需求,越來越多的場景開始引入GPU、FPGA等硬件進(jìn)行加速,異構(gòu)計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。異構(gòu)計(jì)算(Heterogeneous Computing),...
...都離不開強(qiáng)有力的顯卡運(yùn)算支持,我們支持多個(gè)PCIE通道并行的GPU顯卡云服務(wù)器功能 IPV6云服務(wù)器 可開設(shè)支持IPV6的云服務(wù)器,IPV4地址即將用盡,隨著各國的5G建設(shè)以及IPV6的商業(yè)化進(jìn)程,IPV6云服務(wù)器的大面積應(yīng)用已經(jīng)不容忽視 ...
...長處理大規(guī)模并發(fā)計(jì)算的算術(shù)運(yùn)算單元。能夠支持多線程并行的高吞吐量運(yùn)算。邏輯控制單元相對簡單。GPU云平臺是基于GPU與CPU應(yīng)用的計(jì)算服務(wù)器。GPU在執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢,特別是在...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...