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...
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...
...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...
...GB/s 的內存寬帶的 12G GDDR5 RAM。這是一個基于 Kepler 架構的服務器 GPU,具備 3.5Tflops 的計算能力。K40 已經停產,但仍被廣泛用于很多數據中心,了解其性能對于我們將來是否要購買新硬件很有幫助。2.Titan X Maxwell:Titan X 是具有 5.1...
選擇合適的IDC機房來托管AI訓練的GPU服務器非常重要,因為GPU服務器需要更多的功耗和散熱,同時需要更高的網絡帶寬和更低的網絡延遲,以保證高性能的訓練。以下是選擇IDC機房的要點:
...模型的訓練速度,相比CPU能提供更快的處理速度、更少的服務器投入和更低的功耗。這也意味著,GPU集群上訓練深度學習模型,迭代時間更短,參數同步更頻繁。[9]中對比了主流深度學習系統在CPU和GPU上的訓練性能,可以看出GPU...
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...
... 采用本地SSD磁盤,IO性能高 中大型數據庫,核心業務服務器等 GPU型G 搭載K80,P40或V100 GPU 人工智能,科學計算,圖形渲染等 價格詳情請參見:主機價格 標準型 N 機型特點:配置自由靈活,可...
...個GPU能讓我的訓練更快嗎?我的核心觀點是,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:...
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...
此文檔適合于2019年5月后新上線的新版主機創建頁,重新定義了大部分機型的概念,這些新概念被聚合為主機機型概念2.0。若您仍然使用舊版本的主機創建頁,機型概念請參照主機概念1.0的文檔機型與規格;若您希望了解2.0概念...
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...