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...
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...
...架,如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch,支持在有限類型的服務器級 GPU 設備上獲得加速,這種支持依賴于高度特化、供應商特定的 GPU 庫。然而,專用深度學習加速器的種類越來越多,這意味著現代編譯器與框架越來越難以覆蓋...
...文,4個時期),訓練雙向LSTM的成本。由上圖可知,專用服務器是控制成本的較佳選擇。這項基準測試橫向比較了以下硬件平臺:亞馬遜AWS EC2,谷歌Google Cloud Engine GCE,IBM Softlayer,Hetzner,Paperspace,以及LeaderGPU,這些硬件提供商...
...Chromium 項目的講解。 書接上文 瀏覽器內核之渲染基礎 1. 硬件加速基礎 1.1 概念 硬件加速技術是指:使用 GPU 的硬件能力為幫助渲染網頁,在為 GPU 的作用主要是用來繪制 3D 圖形并且性能特別好。 對于 GPU 繪圖而言,當網頁分層...
...界上最快的主題模型訓練算法和系統LightLDA,只用數十臺服務器即可完成以前數千臺服務器才能實現的大規模主題模型,該技術成功應用于微軟在線廣告系統,被當時主管研究的全球副總裁周以真稱為年度最好成果。2015年至...
...都屬于計算密集型應用,一般都會使用單價較昂貴的 GPU 服務器。但隨著業務的開展,各算法團隊僅針對各自的問題做規劃,導致了一種小作坊式的生產局面。 作坊式生產方式在早期有其積極的一面,能夠保證創新的靈活性,但...
...計算多元化的需求,越來越多的場景開始引入GPU、FPGA等硬件進行加速,異構計算應運而生。異構計算(Heterogeneous Computing),主要指不同類型的指令集和體系架構的計算單元組成的系統的計算方式。20世紀80年代,異構計算技術...
...屏霸氣地立在多媒體教室的課桌上,地上卻看不到雜亂的服務器、數據線等基本硬件設備,整個教室排列得井然有序。據南開大學文學國家級實驗教學中心實驗師馮歡博士介紹,正因為多媒體教室空間狹小,之前使用傳統工作站...
...討論下為什么CPU < GPU < TPU,以及存不存在比TPU更加強大的硬件設備。 主頻為2GHz的單核CPU 只能串行執行指令,1秒可以執行數千萬到數億次操作。隨著摩爾定律終結,人們通過在一個CPU上集成更多的核心來提高計算力,譬如一個CP...
...雜的系統才行。在生產中使用深度學習一塊 CPU 就可以,服務器可任選。大多數使用案例我們都推薦這么做。以下是幾個要點:在生產中進行訓練的情況非常少見。即使你想每天都更新模型權重,也無需在生產中進行訓練。這是...
...揮著不可替代的作用。往期文章中,小編對加速原理、GPU服務器選擇、GPU存儲性能提升等均有所介紹。為增進大家對GPU的認識,本文將對GPU的5種虛擬化技術的略予以介紹。如果你對GPU具有興趣,不妨繼續往下閱讀哦。一、設備...
...對不同硬件平臺,研發了高效推理計算庫;同時我們也和服務器研發團隊一起抽象出了一套軟硬件產品化方案,以服務多樣的業務形式,并在真實業務場景中實驗落地。 在后面的篇幅中,我們主要會從算法探索、訓練工具、推...
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...