不花錢的GPU 云計算SEARCH AGGREGATION
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:數據顯示，2017年中國服務器出貨量為256萬臺，同比增長7.7%，全球占比25.3%；服務器收入為121億美元，同增19.3%，全球占比17.1%。中國服務器市場以超越全球水平的速度高增長。在國內云計算市場，主要玩家包括ucloud巴巴、ucloud、金山、ucloud等企業。具體來看，IDC 發布的2017年上半年中國公有云市場調研報告顯示，ucloud云營收為5億美元，占據47.6%的中國市...
leejan97
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回答:云計算這個話題太寬泛了。從傳統的單機計算到多機多節點的分布式計算，再到基于彈性云部署的分布式計算。整個演進過程不是一蹴而就的，每個技術的發展必然有他發展的原因和契機。所以建議先了解這個東西的前世今生，看看是否感興趣，看看需要的一些基礎技能自己是否滿足。而不是寄托于培訓機構短短的幾個月的囫圇吞棗。方向確實挺大，挺多，真的確定想做這個方向后，先夯實基礎，如一兩門編程語言(python,java,go等...
starsfun
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回答:其實使用云數據庫的好處，其實很簡單，說白了就是省時、省力、省心。有人說安裝一個數據庫很簡單，為什么要花錢去買云數據庫呢？比如Mysql，本身就是免費的，我何不自己安裝呢？那么我們從這幾點看看成本：硬件服務器：自己安裝數據庫的話，也得有服務器安裝吧，就算隨便找個PC安裝，PC也是錢吶；這些都需要自購。機房、網絡：安裝好的數據庫放吶？肯定得有個機房吧。包括網絡，都需要自己來搭建。如果說上面幾點，一般的...
UsherChen
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由于深度學習的計算相當密集，所以有人覺得必須要購買一個多核快速CPU， 也有人認為購買快速CPU可能是種浪費。?那么，這兩種觀點哪個是對的？ 其實，在建立深度學習系統時，最糟糕的事情之一就是把錢浪費在不...
...，云計算就是基礎能力。錢都花到哪里了呢？市場推廣要花錢，人員擴充要花錢，機房建設要花錢，服務團隊建設要花錢，帶寬要花錢，甚至買公網IP也要花錢。小的創業公司，初期可以租用IDC，不用花巨資去建設，但是后續的...
...表遺憾。于是還是決定自己來梳理一下吧。有高人說過（花錢買的）：你對一個領域的理解程度，完全取決于你的頭腦里有多少清晰的概念，以及能否把這些概念關聯起來。廢話少說，開始嘮吧。 人工智能（ Artificial Intelligence...
阿里云發布了國內首個公共云上的輕量級GPU異構計算產品——VGN5i實例，該實例打破了傳統直通模式的局限，可以提供比單顆物理GPU更細粒度的服務，從而讓客戶以更低成本、更高彈性開展業務。適用于云游戲、VR/AR、AI推理和DL...
...N5i實例，適用于云游戲、VR/AR、AI推理和DL教學等輕量級GPU計算場景，更細粒度的GPU計算服務，阿里云百科網分享： 什么是虛擬化GPU服務？ 虛擬化GPU服務是一種彈性GPU計算服務，用戶可以根據業務需求選擇比一顆物理GPU更小的計...
...U云主機UHost產品簡介GPU增強型云主機是基于UCloud成熟的云計算技術，專享高性能GPU硬件的云主機服務。大幅提升圖形圖像處理和高性能計算能力，并具備彈性、低成本、易于使用等特性。有效提升圖形處理、科學計算等領域的計...
...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，Nvidia M40，Nvidia P4，Nvidia V100等型號，阿里云是國內首家與NGC GPU加速容器合作的云廠商。 阿里云GPU云服...
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...
...，卷積和循環網絡很容易并行化，特別是當你只使用一臺計算機或4個GPU時。然而，包括Google的Transformer在內的全連接網絡并不能簡單并行，并且需要專門的算法才能很好地運行。圖1：主計算機中的設置：你可以看到三個GPU和一...
...天的文章我們來聊聊它的前世今生。起源與發展 早期的計算機并不存在獨立的圖形處理核心，盡管當時的計算機還是有畫面，但是其簡陋模糊的畫質，放在今天，和打了馬賽克無異。這是因為作為計算機核心的CPU要同時承擔運...
...將將滿足需求。 那么如果遇到更高配置需求的用戶，云計算是不是不好使了？問題的答案就是我們要聊到的GPU云服務器。 GPU云服務器是裝配有GPU云加速器的超高性能云服務器，相比一般的ECS云服務器，GPU云服務器能提供的算力...
...理支持多種操作系統GPU+SSD 優秀處理性能G1機型的Tesla K80計算卡擁有4992個CUDA核心，顯存12G，可提供1.87 TFlops的雙精度性能和5.6 TFlops的單精度性能;G2機型的Telsa P40計算卡擁有3840個CUDA核心，顯存24G，可提供12 TFlops的單精度性能和47 T...
...化發展史 GPU的虛擬化發展歷程事實上與公有云市場和云計算應用場景的普及息息相關。如果在10年前談起云計算，大部分人的反應是不知所云。但是隨著云計算場景的普及，概念的深入人心，慢慢地大家都對云計算有一個較...
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...
王陸寬
鄒立鵬
