海盛網絡gpuSEARCH 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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...個GPU平臺下，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MN...
...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：...
...別的深度學習模型。第一個評測對比不同 GPU 在不同神經網絡和深度學習框架下的表現。這是一個標準測試，可以在給定 GPU 和架構的情況下幫助我們選擇合適的框架。第二個測試則對比每個 GPU 在不同深度學習框架訓練時的 mini-...
...被選擇的參數；而一個良好穩定的 GPU 可讓你在深度學習網絡中快速迭代，在數天、數小時、數分鐘內完成實驗，而不是數月、數天、數小時。所以，購買 GPU 時正確的選擇很關鍵。那么，如何選擇一個適合你的 GPU 呢？這正是本...
...開始實踐打磨一個深度優化的深度學習系統，當時從消除網絡瓶頸，非凸優化，以及具體的深度學習算法等方面基于PaddlePaddle做了許多工作。目前公司主要深度學習算法都是跑在TensorFlow上，使用配置了GeForce GTX 1080的單機訓練，...
...與模型并行這一篇我們僅考慮單機多設備情況，暫不考慮網絡中的不同計算機。當我們單機上有多種計算設備（包括 CPU，多塊不同的 GPU 卡），我們希望能夠充分利用這些設備一起完成訓練任務，常用的并行方式分為三種： ?模...
...全。固定辦公場所可通過高速通道和NAT網關進一步的提升網絡體驗和降低成本。GA1實例目前只支持 windows server 2008r2 系列（64位）， windows 7 系列（64位），CentOS7.3 （64位）, Ubuntu16.04 （64位）等系統。 優異的通用GPU計算加速能力...
... CPU與內存配比為 1:1-1:8 配置范圍：1核1G - 32核256G 支持網絡增強，熱升級 系統盤：? 本地普通盤：默認大小Linux 20GB，Windows 40GB，支持創建后擴容到100GB，支持數據方舟 SSD云盤：默認大小Linux 20GB，Windows 40GB，支持擴容到500GB...
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...
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張率功
李世贊
ernest
