gpu矩陣運算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:1.數據量太大，比如上億，就用oracle，優點上億數據對Oracle來說輕飄飄的，也不用太多優化配置，缺點安裝比較麻煩，上手比較慢。2.數據量較大，比如千萬級，用postgresql，它號稱對標Oracle，處理千萬級數據還是可以的，也是易學易用。3.數據量一般，比如百萬級，用mysql，這個級別的數據量mysql處理還是比較快的。4.數據量較小，比如十萬以下，sqlite、access都可以。...
yearsj
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回答:AI人工智能絕對會成為未來最大的變革之一，但是這能否成為一種趨勢我持懷疑態度。因為AI技術需要的數據樣本和硬件投入都是非常高規格的，只有那些滲透到生活場景中的大型科技公司才有能力去經營這一事業。放一組資料：2014年，Facebook的DeepFace人臉庫包含了4030位樣本人物的4400萬張圖，算法方面由多達8層網絡、1.2億訓練參數的系統來支持。而谷歌的FaceNet數據庫規模更大，容量為來...
chengtao1633
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...效率方面支持稀疏張量（Sparse Tensor），讓用戶通過稀疏矩陣訓練模型。下面，量子位將分別詳述這兩個新特性。Tesla V100 加速卡內含 Volta GV100 GPU支持英偉達Volta GPU架構MXNet v0.12增加了對英偉達Volta V100 GPU的支持，讓用戶訓練深度...
...務之一，是學習網絡的每一層的權重，這可以通過向量或矩陣運算來實現。TensorFlow使用 Eigen作為矩陣加速庫，而 Caffe、CNTK、MXNet和Torch采用OpenBLAS、Intel MKL 或 cuBLAS 來加快相關矩陣運算。所有這些工具包都引入了cuDNN，這是一個...
...，它們涉及到在一維或二維數組（這里我們稱其為向量或矩陣）上進行重復的乘法和加法運算。同時線性代數適用范圍異常廣泛，從計算機游戲中的圖像渲染到核武器設計等許多不同的問題都可以被它解決或近似計算，關鍵的線...
...入輸出，子圖(c)描述了update_W的計算邏輯。首先明確MatMul矩陣運算法則，假設 z=MatMul(x, y)，則有dx = MatMul(dz, y)，dy = MatMul(x, dz)，由此可以推出dW=MatMul(dAdd, x)。在子圖(a)中左下側的節點b就是輸入節點x，dAdd由Add_grad計算輸出。update_W...
...函數，以及豐富的、易于獲取的文檔。其主要設計是處理矩陣的，因此，幾乎所有的函數和運算都向量化了，也就是說它們可以管理標量以及向量、矩陣和張量（往往會有）。因此，其能更高效地避免循環（可能的時候），以及...
...到 RNN 的狀態機會整體非常復雜，因為里面會有非常多個矩陣要運轉，不僅要支持多路用戶，還有里面的非線性函數都有非常大的區別。所以說在整個硬件架構過程做了一個重新設計，能夠支持多路用戶，也能夠支持 RNN，如 LSTM ...
...。從FDH定義中可以看出MatMulGrad本質上還是MatMul操作。在矩陣求導運算中：MatMulGrad的測試用例core/ops/math_grad_test.cc文件，要調試這個測試用例，可通過如下方式：4.4 Conv2d關于conv2d的python調用部分和C++創建部分可參考MatMul中的描述...
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...
李濤
鄒立鵬
