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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:可以，但是很難。因為內核是基于Linux的內核，內存管理是內核功能的一部分，所以內核本身的地址會由內核的內存管理部分分配，也就是說內核起來最初的一段時間地址分配是Linux方式管理的。如果后續切換成其它方式管理，不是不可能，但是會比較慢，因為整個內存空間可能都需要接受掃描。當然也可以整體更換掉內核自己的內存管理部分，但是這種方式工作量就相對較大了，而且一開始應該也難以保證一些corner case...
hiyang
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回答:搭建所謂的Linux的過程還是挺簡單的，在很久之前我就玩過。不過如今年紀確實也不小了，沒了當年那一股沖勁兒，這也屬實是一個令人悲傷的事情。書歸正傳，能問出這個問題，已經算得上是有一些計算機基礎了。不過在這里我還是要明確一下一些基本定義，以免大家后續看不懂。什么是Linux服務器？所謂的搭建一個Linux服務器，我們可以將它理解成搭建一個自己的網站。只不過，我們這種低端玩家只能將這個網站呈現在自己的...
Yangyang
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回答:其實這個問題，還真不是linux的鍋，只是字體的邊緣處理效果上跟其他系統的經典字體有些不同，但是在高分辨率下，放大觀看還是沒有什么太大的清晰度差距的。解決這個問題的方法也很簡單，目前互聯網上有很多用戶的自制linux字體，完成度都相當的高，可以解決題主的這個問題。linux這個系統我個人的評價其實是相當高的，在當時的互聯網環境下，能達成廣泛的開源，這是一件極其有魄力的決定，雖然現在linux系統的...
Edison
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回答:謝謝邀請！Android和Linux生態以及面向的用戶群體完全不一樣，自然最終的結果也就不一樣。Android系統多了一層虛擬機熟悉Android系統開發的研發同學就知道，Android系統在Linux內核的基礎上又重新定義了很多東西，其中比較重要的一個就是Android運行環境，說得直白一點就是Android虛擬機，這個Android虛擬機本質上是Java虛擬機。Google當年做Android...
Jackwoo
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...，比較這五個深度學習庫在三類流行深度神經網絡(FCN、CNN、RNN)上的性能表現。并對它們在單機多GPU卡環境下分布式版本進行了比較。相比以前的評測，的評測添加了對多GPU卡的測試，把MXNet納入評比范圍，還測試了MNIST和Cifar10...
近日，Facebook AI Research 開源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 實現基準：MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection，MaskRCNN-Benchmark 的性能相當，并擁有更快的訓練速度和更低的 GPU 內存占用。項目地址：https://github.com/facebook...
等代碼吧。從Mask R-CNN論文亮相至今的10個月里，關于它的討論幾乎都會以這句話收尾。現在，官方版開源代碼終于來了。同時發布的，是這項研究背后的一個基礎平臺：Detectron。Detectron是Facebook的物體檢測平臺，今天宣布開...
從AlexNet到ResNet，計算機視覺領域和卷積神經網絡（CNN）每一次發展，都伴隨著代表性架構取得歷史性的成績。作者回顧計算機視覺和CNN過去5年，總結了他認為不可錯過的標志模型。在這篇文章中，我們將總結計算機視覺和卷積...
...2012 年，Alex Krizhevsky 使用五層卷積、三層完全連接層的 CNN 網絡贏得了 ImageNet 競賽（ILSVRC）。AlexNet 證明了 CNN 在分類問題上的有效性（15.3% 錯誤率），而此前的圖片識別錯誤率高達 25%。這一網絡的出現對于計算機視覺在深度學...
...絡原理淺析 ?卷積神經網絡（Convolutional?Neural?Network，CNN）最初是為解決圖像識別等問題設計的，當然其現在的應用不僅限于圖像和視頻，也可用于時間序列信號，比如音頻信號、文本數據等。在早期的圖像識別研究中，較大...
...的一顆或多顆 GPU 進行大規模學習。學習訓練和部署 iOS，Android 和 Raspberry Pi 模型。在模型庫 Caffe2 Model Zoo 里面的預訓練模型，只需幾行代碼就能運行。Facebook 部署 Caffe2 旨在幫助開發人員和研究人員 訓練大規模機器學習模型，...
一.簡介 在R-CNN中的roi都是獨自傳入到經過與訓練的CNN的分類器和box-regression中去造成了對應每個roi都要經過獨自的卷積操作十分耗時，Fast-RCNN解決了沒有共享卷積層的問題，但是他們共同使用的selective search的邊框生成方法過...
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...
