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...
...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...
...升(20 倍加速)。圖1. 六層卷積神經網絡圖 2:(a)參數服務器和(b)分布式 ML 的充分因子 broadcasting。圖 3:分布式環境中的(a)傳統反向傳播和(b)無等待(wait-free)反向傳播。表 2:用于參數同步的 Poseidon API。圖 4:Poseid...
...。整個過程可以看成一個計算流。一開始,數據來自數據服務器,然后通過一系列的節點傳遞到有向非循環圖的最后 一個節點并保存到數據服務器中。值得注意的是, KernelHive 優化器根據給定的優化標準在每一個將要執行任務...
...路上死掉的,順便記錄下,已警示后來的自己。 1. 目標宏達,出發點錯誤 大Boss目標太過宏大,短時間內無法開發,項目周期太長, 項目落地時出發點偏離,導致剛開始就造重復的輪子。 2. 技術團隊人員分布不合理 領導在尋求...
...的權重梯度被組合以更新所有權重。對于大型集群,這種通信開銷成為一個重要的問題。為了減少大型集群的開銷,該研究增加了 DNN 的 mini-batch 大小,且并行計算了 DNN 訓練。然而,在 minni-batch 訓練中,DNN 模型的驗證精度普遍...
阿里云推出虛擬化GPU VGN5i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...
...都屬于計算密集型應用,一般都會使用單價較昂貴的 GPU 服務器。但隨著業務的開展,各算法團隊僅針對各自的問題做規劃,導致了一種小作坊式的生產局面。 作坊式生產方式在早期有其積極的一面,能夠保證創新的靈活性,但...
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...
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...