GPU 云運(yùn)算主機(jī)服務(wù)SEARCH AGGREGATION
回答:這個(gè)就不用想了，自己配置開發(fā)平臺(tái)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(tái)使用。1.Floyd，這個(gè)平臺(tái)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(tái)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(tái)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...
enda
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回答:這個(gè)問題，對(duì)許多做AI的人來說，應(yīng)該很重要。因?yàn)椋@卡這么貴，都自購(gòu)，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(duì)國(guó)內(nèi)用戶，有多大意義呢？我來接地氣的回答吧。簡(jiǎn)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(tái)，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時(shí)租用，動(dòng)不動(dòng)就是包月。幾千大洋撒出去，還...
Nino
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回答:AI人工智能絕對(duì)會(huì)成為未來最大的變革之一，但是這能否成為一種趨勢(shì)我持懷疑態(tài)度。因?yàn)锳I技術(shù)需要的數(shù)據(jù)樣本和硬件投入都是非常高規(guī)格的，只有那些滲透到生活場(chǎng)景中的大型科技公司才有能力去經(jīng)營(yíng)這一事業(yè)。放一組資料：2014年，F(xiàn)acebook的DeepFace人臉庫(kù)包含了4030位樣本人物的4400萬張圖，算法方面由多達(dá)8層網(wǎng)絡(luò)、1.2億訓(xùn)練參數(shù)的系統(tǒng)來支持。而谷歌的FaceNet數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模更大，容量為來...
chengtao1633
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回答:1.數(shù)據(jù)量太大，比如上億，就用oracle，優(yōu)點(diǎn)上億數(shù)據(jù)對(duì)Oracle來說輕飄飄的，也不用太多優(yōu)化配置，缺點(diǎn)安裝比較麻煩，上手比較慢。2.數(shù)據(jù)量較大，比如千萬級(jí)，用postgresql，它號(hào)稱對(duì)標(biāo)Oracle，處理千萬級(jí)數(shù)據(jù)還是可以的，也是易學(xué)易用。3.數(shù)據(jù)量一般，比如百萬級(jí)，用mysql，這個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)量mysql處理還是比較快的。4.數(shù)據(jù)量較小，比如十萬以下，sqlite、access都可以。...
yearsj
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...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 主機(jī)內(nèi)存，以及共計(jì) 24GB 的 GPU顯存、總計(jì)提...
...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 主機(jī)內(nèi)存，以及共計(jì) 24GB 的 GPU顯存、總計(jì)提...
...高效省時(shí)、省流量的編碼技術(shù)，實(shí)現(xiàn)此編碼過程所需要的運(yùn)算、編碼、壓縮等流程十分復(fù)雜，此項(xiàng)技術(shù)常用于視頻制作公司、直播平臺(tái)等，所處視頻流量高并發(fā)需要可進(jìn)行快速、實(shí)時(shí)編解碼。 而使用GPU云服務(wù)器可支持H264視頻編...
...功能特性如下：擁有大量擅長(zhǎng)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(duì)簡(jiǎn)單。GPU云平臺(tái)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...
...境等等，無一沒有智能管理、分析及預(yù)測(cè)。這其中「邊緣運(yùn)算」（Edge Computing）（也稱「邊緣計(jì)算」）是一股即將興起的風(fēng)潮。「邊緣運(yùn)算」即將興起云端及邊緣運(yùn)算2012年「深度學(xué)習(xí)（類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）」技術(shù)的突破帶動(dòng)了新一波「...
...大勢(shì)。另外關(guān)于GPU云服務(wù)器的應(yīng)用領(lǐng)域如人工智能、超級(jí)運(yùn)算、視頻渲染等，我們?cè)诮窈蟮奈恼轮袑?huì)詳細(xì)介紹，感興趣的朋友請(qǐng)持續(xù)關(guān)注我們哦！
...GPU 很重要是因?yàn)椋篴) 深度學(xué)習(xí)中絕大部分計(jì)算都是矩陣運(yùn)算，比如矩陣乘法之類。而用 CPU 進(jìn)行這類運(yùn)算就會(huì)很慢。b）當(dāng)我們?cè)谝粋€(gè)典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行成千上萬個(gè)矩陣運(yùn)算時(shí)，這種延遲就會(huì)累加（我們也會(huì)在后面的基準(zhǔn)訓(xùn)...
...附帶GPU卡的機(jī)型，適合需要GPU進(jìn)行計(jì)算的業(yè)務(wù)，如高性能運(yùn)算、渲染、人工智能等。目前支持K80, P40, V100 3種GPU卡。三種卡附屬的配置略有不同。 GPU性能對(duì)比 參數(shù) Tesla V100 Tesla P40 Tesla K80 CUDA核心數(shù)...
...。 所以，我們?cè)赪eb上實(shí)現(xiàn)3D場(chǎng)景時(shí)，通常使用WebGL利用GPU運(yùn)算（大量頂點(diǎn)）。 但是，如果只是通用的計(jì)算場(chǎng)景呢？比如處理圖片中大量像素信息，我們有辦法使用GPU資源嗎？這正是本文要講的，GPU通用計(jì)算，簡(jiǎn)稱GPGPU。 2. 實(shí)例演...
...此，工作站的操作系統(tǒng)預(yù)裝了多種軟件且長(zhǎng)期進(jìn)行大規(guī)模運(yùn)算，穩(wěn)定性很難有保證。帶著這些核心需求與問題，南開大學(xué)文學(xué)院展開了長(zhǎng)期的討論和調(diào)研，先后與傳統(tǒng)設(shè)備制造商、知名IT廠商等進(jìn)行了探討，然而卻沒有得到滿意...
...，盡管圖形工作站一次次在突破性能極限，從簡(jiǎn)單的圖形運(yùn)算處理發(fā)展到制造與設(shè)計(jì)領(lǐng)域的流程核心，但其傳統(tǒng)架構(gòu)卻無法讓應(yīng)用完成跨 越。在裝修和工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域，靈感和創(chuàng)意無法被搬到客戶的桌子上;在軍工產(chǎn)品制造領(lǐng)...
...論是訓(xùn)練AI模型還是利用AI模型來進(jìn)行推理判斷，強(qiáng)大的運(yùn)算能力都是必不可少的。AI兩端的不同景象在模型訓(xùn)練方面，由于輸入的數(shù)據(jù)類型和使用的DL／ML框架不同，硬件不僅需要有強(qiáng)大的并行計(jì)算和浮點(diǎn)能力，更要具備強(qiáng)大的...
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(tái)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...
鄒立鵬
李濤
