gpu服務器速度網絡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
|
2311人閱讀
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
|
1197人閱讀
...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...
...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...
...含 96 塊 GPU 的聚類，你可以擁有一個大約 90x-95x 的新線性速度。Pytorch 也許是跨機器支持有效并行化的庫，但是，庫目前還不存在。如果你想要在一臺機器上做并行，那么，CNTK、Torch 和 Pytorch 是你的主要選擇，這些庫具備良好的...
...對不同硬件平臺，研發了高效推理計算庫；同時我們也和服務器研發團隊一起抽象出了一套軟硬件產品化方案，以服務多樣的業務形式，并在真實業務場景中實驗落地。 在后面的篇幅中，我們主要會從算法探索、訓練工具、推...
...mory Access,全稱遠程直接數據存取，專用于解決網絡傳輸中服務器端數據處理的延遲)等高性能技術, 而這些技術需要昂貴的硬件支持，大大增加了系統構建和維護的成本和難度，導致這些系統很難復制和普及到通用場景。SpeeDO（Ope...
...，集群中的每個節點都擁有一套本地緩存，其能夠由中央服務器節點為當前任務提供參數，從而降低實際流量規模。谷歌TensorFlow與微軟的DMTK類似，谷歌TensorFlow是一套專門面向多節點規模設計而成的機器學習框架。與谷歌的Kubern...
...智的。 GPU才是深度學習應用的核心，它能大大提升處理速度，所以不能忽略。我在之前的文章中詳細介紹了GPU的選擇，并且GPU的選擇可能是您的深度學習系統中最關鍵的選擇。?一般來說，如果您的資金預算有限，我推薦您購買...
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...
張利勇
馬龍駒
ernest
ernest
