回答:這個問題,對許多做AI的人來說,應(yīng)該很重要。因?yàn)?,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(shí)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(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...
回答:云服務(wù)器是強(qiáng)大的物理或虛擬基礎(chǔ)架構(gòu),可執(zhí)行應(yīng)用程序和信息處理存儲。云服務(wù)器使用虛擬化軟件創(chuàng)建,將物理(裸金屬)服務(wù)器劃分為多個虛擬服務(wù)器。組織使用基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)模型來處理工作負(fù)載和存儲信息。他們可以通過在線界面遠(yuǎn)程訪問虛擬服務(wù)器功能。主要特點(diǎn):可以是物理(裸金屬)、虛擬或兩者的混合的計(jì)算基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),具體取決于用例。具有本地服務(wù)器的所有功能。使用戶能夠處理密集的工作負(fù)載并存儲大量信息。自動...
...架之一。TensorFlow不僅支持單機(jī)單卡的訓(xùn)練,還支持單機(jī)多卡的訓(xùn)練,這大大提高了模型訓(xùn)練的效率。本文將介紹如何使用TensorFlow進(jìn)行單機(jī)多卡的訓(xùn)練。 首先,我們需要明確一下單機(jī)多卡的訓(xùn)練原理。單機(jī)多卡的訓(xùn)練是通過將...
...界上最快的主題模型訓(xùn)練算法和系統(tǒng)LightLDA,只用數(shù)十臺服務(wù)器即可完成以前數(shù)千臺服務(wù)器才能實(shí)現(xiàn)的大規(guī)模主題模型,該技術(shù)成功應(yīng)用于微軟在線廣告系統(tǒng),被當(dāng)時(shí)主管研究的全球副總裁周以真稱為年度最好成果。2015年至...
...動求導(dǎo)、 是否提供預(yù)訓(xùn)練模型、是否支持單機(jī)多卡并行運(yùn)算等 10 個方面,對包 含 Caffe、 MatConvNet、 TensorFlow、 Theano 和 Torch 在內(nèi)的 9 個目前最常用的深度學(xué)習(xí)開源框架進(jìn)行了對比。?14.2 常用框架的各自特點(diǎn)14.2.1 Caffe...
...模型的訓(xùn)練速度,相比CPU能提供更快的處理速度、更少的服務(wù)器投入和更低的功耗。這也意味著,GPU集群上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,迭代時(shí)間更短,參數(shù)同步更頻繁。[9]中對比了主流深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在CPU和GPU上的訓(xùn)練性能,可以看出GPU...
...利用多個 GPU 卡的計(jì)算能力,且無需關(guān)注框架在多設(shè)備、多卡通信實(shí)現(xiàn)上的細(xì)節(jié)是這一篇要解決的問題。?這一篇我們以 RNN 語言模型為例。RNN 語言模型在 第三篇已經(jīng)介紹過,這一篇我們維持原有的模型結(jié)構(gòu)不變,在以下兩處對...
...碼和模型可以在單塊GPU上提供強(qiáng)職業(yè)棋手的棋力,在單機(jī)多卡和多機(jī)多卡的系統(tǒng)上具有遠(yuǎn)超人類棋手的水平。PhoenixGo在野狐圍棋平臺上的賬號金毛測試,運(yùn)行于1塊性能與GTX 1080 Ti性能接近的Tesla P40上,對人類棋手具有非常高...
...;附高性能NVIDIA RTX 40 系列云服務(wù)器購買:http://m.specialneedsforspecialkids.com/site/active/gpu.html?ytag=seo
...都屬于計(jì)算密集型應(yīng)用,一般都會使用單價(jià)較昂貴的 GPU 服務(wù)器。但隨著業(yè)務(wù)的開展,各算法團(tuán)隊(duì)僅針對各自的問題做規(guī)劃,導(dǎo)致了一種小作坊式的生產(chǎn)局面。 作坊式生產(chǎn)方式在早期有其積極的一面,能夠保證創(chuàng)新的靈活性,但...
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(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...