GPU運算服務器方案SEARCH AGGREGATION
回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應該很重要。因為，顯卡這么貴，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??！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。很多不提供按小時租用，動不動就是包月。幾千大洋撒出去，還...
Nino
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回答:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
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回答:想玩NAS的都是有先見之明的，不過入坑之后發現NAS也不盡如人意。多終端極速看片，一鍵備份共享，這是不少網盤用戶和NAS的終極剛需。不過因為眾所周知的原因，網盤不可信任，只能作為輔助；本地化NAS，買品牌整機費錢，自己DIY又需要技術支持，而且即使是家庭NAS，遇到硬盤報廢也是個坎兒，如果這些坑你都踩過，估計也會對新的產品報以希望。筆點君也是這么想的。數據無價，存儲備份很重要。作為一個入坑不長時間...
zhangrxiang
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阿里云GPU云服務器在公有云上提供的彈性GPU服務，可以幫助用戶快速用上GPU加速服務，并大大簡化部署和運維的復雜度。GPU云服務器多適用于AI深度學習,科學計算，視頻處理，圖形可視化，等應用場景，有AMD S7150，Nvidia P100，Nvid...
...個 GPU 在一個批量訓練完成時會將參數更新到一個公有的服務器，但這個服務器僅保留一個模型參數版本。當其它工作器訓練完一個批量時，會直接在公有服務器上用新的模型參數覆蓋。這種訓練方式的通信成本較低，并且獨立...
...）。接踵而來的是大量的建置以GPU為主的深度學習計算用服務器來進行高速運算，不論是影像（對象）辨識、人臉（性別、年紀、情緒）識別、自然語言分析、語言翻譯、文義提取、文藝創作等等都要靠強大的云端（無論公有云...
...步意義重大，交互式研究能大大提高研發效率。利用參數服務器實現的異構方法無法保證在大型系統之上穩定起效。而正如 Goyal 等人于 2017 年得出的結論，數據并行同步方法對于超大規模深度神經網絡（簡稱 DNN）訓練而言表現...
...的情感分類的下游任務中。然后用混合精度 FP16/FP32 算術運算來訓練循環模型，它在單個 V100 上的訓練速度比 FP32 快了 4.2 倍。接著研究人員通過 128GPU 的分布式數據并行，使用 32k 的批大小訓練了混合精度模型。這比起使用單個 ...
...界上最快的主題模型訓練算法和系統LightLDA，只用數十臺服務器即可完成以前數千臺服務器才能實現的大規模主題模型，該技術成功應用于微軟在線廣告系統，被當時主管研究的全球副總裁周以真稱為年度最好成果。2015年至...
...的硬件平臺包括兩種CPU（臺式機級別的英特爾i7-3820 CPU，服務器級別的英特爾Xeon E5-2630 CPU）和三種Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80，分別是Maxwell、Pascal和Kepler 架構)。作者也用兩個Telsa K80卡（總共4個GK210 GPU）來評估多GPU卡并行...
GPU云服務器是基于GPU應用的計算服務，多適用于AI深度學習,視頻處理，科學計算，圖形可視化，等應用場景，型號有AMD S7150， Nvidia M40， Nvidia P100，Nvidia P4，Nvidia V100，阿里云也是首家成為中國與NGC GPU加速容器合作的云廠商。 既...
...量。從雙精度浮點到單精度浮點，再到定點處理。而定點運算卻是FPGA的傳統優勢，相比于GPU，FPGA內部配備了眾多的定點處理單元，甚至整個FPGA芯片內部邏輯資源全部可以配置成定點處理單元，進而具備了超高的頂點運算能力。...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
鄒立鵬
李濤
馬忠志
