GPU云運(yùn)算SEARCH AGGREGATION
回答:這個就不用想了，自己配置開發(fā)平臺費(fèi)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(yàn)，你可以借助網(wǎng)上很多免費(fèi)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(diǎn)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(fèi)試用半年，之后開始收費(fèi)，現(xiàn)在最新版是免費(fèi)的，當(dāng)然免費(fèi)也是有限...
enda
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回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應(yīng)該很重要。因?yàn)椋@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: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(tài)度。因?yàn)锳I技術(shù)需要的數(shù)據(jù)樣本和硬件投入都是非常高規(guī)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(jīng)營這一事業(yè)。放一組資料：2014年，F(xiàn)acebook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(dá)8層網(wǎng)絡(luò)、1.2億訓(xùn)練參數(shù)的系統(tǒng)來支持。而谷歌的FaceNet數(shù)據(jù)庫規(guī)模更大，容量為來...
chengtao1633
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回答:1.數(shù)據(jù)量太大，比如上億，就用oracle，優(yōu)點(diǎn)上億數(shù)據(jù)對Oracle來說輕飄飄的，也不用太多優(yōu)化配置，缺點(diǎn)安裝比較麻煩，上手比較慢。2.數(shù)據(jù)量較大，比如千萬級，用postgresql，它號稱對標(biāo)Oracle，處理千萬級數(shù)據(jù)還是可以的，也是易學(xué)易用。3.數(shù)據(jù)量一般，比如百萬級，用mysql，這個級別的數(shù)據(jù)量mysql處理還是比較快的。4.數(shù)據(jù)量較小，比如十萬以下，sqlite、access都可以。...
yearsj
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...總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計算性能力GN4實(shí)例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB 主機(jī)內(nèi)存，以及共計 24GB 的 GPU顯存、總計提...
...總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計算性能力 GN4實(shí)例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB 主機(jī)內(nèi)存，以及共計 24GB 的 GPU顯存、總計提...
...高效省時、省流量的編碼技術(shù)，實(shí)現(xiàn)此編碼過程所需要的運(yùn)算、編碼、壓縮等流程十分復(fù)雜，此項(xiàng)技術(shù)常用于視頻制作公司、直播平臺等，所處視頻流量高并發(fā)需要可進(jìn)行快速、實(shí)時編解碼。 而使用GPU云服務(wù)器可支持H264視頻編...
...功能特性如下：擁有大量擅長處理大規(guī)模并發(fā)計算的算術(shù)運(yùn)算單元。能夠支持多線程并行的高吞吐量運(yùn)算。邏輯控制單元相對簡單。GPU云平臺是基于GPU與CPU應(yīng)用的計算服務(wù)器。GPU在執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計算方面...
...境等等，無一沒有智能管理、分析及預(yù)測。這其中「邊緣運(yùn)算」（Edge Computing）（也稱「邊緣計算」）是一股即將興起的風(fēng)潮。「邊緣運(yùn)算」即將興起云端及邊緣運(yùn)算2012年「深度學(xué)習(xí)（類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）」技術(shù)的突破帶動了新一波「...
...。 所以，我們在Web上實(shí)現(xiàn)3D場景時，通常使用WebGL利用GPU運(yùn)算（大量頂點(diǎn)）。 但是，如果只是通用的計算場景呢？比如處理圖片中大量像素信息，我們有辦法使用GPU資源嗎？這正是本文要講的，GPU通用計算，簡稱GPGPU。 2. 實(shí)例演...
...，盡管圖形工作站一次次在突破性能極限，從簡單的圖形運(yùn)算處理發(fā)展到制造與設(shè)計領(lǐng)域的流程核心，但其傳統(tǒng)架構(gòu)卻無法讓應(yīng)用完成跨 越。在裝修和工程設(shè)計領(lǐng)域，靈感和創(chuàng)意無法被搬到客戶的桌子上;在軍工產(chǎn)品制造領(lǐng)...
...大勢。另外關(guān)于GPU云服務(wù)器的應(yīng)用領(lǐng)域如人工智能、超級運(yùn)算、視頻渲染等，我們在今后的文章中將會詳細(xì)介紹，感興趣的朋友請持續(xù)關(guān)注我們哦！
...GPU 很重要是因?yàn)椋篴) 深度學(xué)習(xí)中絕大部分計算都是矩陣運(yùn)算，比如矩陣乘法之類。而用 CPU 進(jìn)行這類運(yùn)算就會很慢。b）當(dāng)我們在一個典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行成千上萬個矩陣運(yùn)算時，這種延遲就會累加（我們也會在后面的基準(zhǔn)訓(xùn)...
...論是訓(xùn)練AI模型還是利用AI模型來進(jìn)行推理判斷，強(qiáng)大的運(yùn)算能力都是必不可少的。AI兩端的不同景象在模型訓(xùn)練方面，由于輸入的數(shù)據(jù)類型和使用的DL／ML框架不同，硬件不僅需要有強(qiáng)大的并行計算和浮點(diǎn)能力，更要具備強(qiáng)大的...
...，未來將會更好的實(shí)現(xiàn)AI智能在商業(yè)場景中的運(yùn)用，提升運(yùn)算效率、降低成本。阿里達(dá)摩院研究員驕旸介紹，CPU、GPU作為通用計算芯片，為處理線程邏輯和圖形而設(shè)計，處理AI計算問題時功耗高，性價比低，在AI計算領(lǐng)域急需專用...
...的有加速。在不考慮并行性的情況下使用多個GPU除了并行運(yùn)算，擁有多個GPU能帶來的更顯著幫助是，讓你可以在每個GPU上單獨(dú)運(yùn)行多個算法或?qū)嶒?yàn)。高效的超參數(shù)搜索是多個GPU的最常見用途。雖然你沒有獲得加速，但你可以獲得...
...附帶GPU卡的機(jī)型，適合需要GPU進(jìn)行計算的業(yè)務(wù)，如高性能運(yùn)算、渲染、人工智能等。目前支持K80, P40, V100 3種GPU卡。三種卡附屬的配置略有不同。 GPU性能對比 參數(shù) Tesla V100 Tesla P40 Tesla K80 CUDA核心數(shù)...
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...
李濤
鄒立鵬
