回答:這個問題,對許多做AI的人來說,應(yīng)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(nèi)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?。≌f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(fā)平臺費用太高,而且產(chǎn)生的效果還不一定好。根據(jù)我這邊的開發(fā)經(jīng)驗,你可以借助網(wǎng)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(fā)環(huán)境,最重要的一點就是,這個平臺上還有一些常用的數(shù)據(jù)集。有的數(shù)據(jù)集是系統(tǒng)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(xiàn)在最新版是免費的,當然免費也是有限...
... Rumelhart與BP算法 傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有巨大的計算量,上世紀的計算機計算能力尚未能滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。1986年7月,Hinton和David Rumelhart合作在Nature雜志上發(fā)表論文系統(tǒng)地闡述了BP算法: 反向傳播算法(BP)把糾錯運算量下降...
...指令集和體系架構(gòu)的計算單元組成的系統(tǒng)的計算方式。20世紀80年代,異構(gòu)計算技術(shù)就已經(jīng)誕生了。所謂的異構(gòu),就是CPU、DSP、GPU、ASIC、協(xié)處理器、FPGA等各種計算單元、使用不同的類型指令集、不同的體系架構(gòu)的計算單元,組成...
...升級,從而能保證它的性能可以領(lǐng)先筆記本好幾年。從上世紀80年代后我就再沒攢過電腦。我也相當擔(dān)心花好幾百塊,最終搞一堆我自己裝不出來的零件(或是攢出來了,但可能沒法正常工作)。不過我要告訴你,攢機是可以的...
...層給出結(jié)論(比如是貓還是狗)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法早在上世紀70年代就被提出,但在很長一段時間沒都沒有受到重視,直到最近才通過深度學(xué)習(xí)成為新寵。那么深度學(xué)習(xí)到底和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別呢? 他們最大的區(qū)別就在...
...壓的下降,在過去的20年里,讓CPU性能有所提升 但是從上世紀九十年代到本世紀初,軟件工程師們所用的面向摩爾定律編程的套路越來越用不下去了 寫程序不考慮性能,等明年CPU性能提升一倍,到時候性能自然就不成問...
...一部分,我們會來到故事的尾聲并一睹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何在上世紀九十年代末擺脫頹勢并找回自己,也會看到自此以后它獲得的驚人先進成果。「試問機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的任何一人,是什么讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究進行下來,對方很可能提及這幾...
...是阻礙它們成為主流的一個重要因素。并導(dǎo)致了它們在20世紀90年代到21世紀初期間的衰落。不過現(xiàn)在已經(jīng)基本解決了這個問題。在本篇博文中,我會探討優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的困難性,以及理論上是怎么解釋這個問題的。簡而言之...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)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(xùn)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(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...