算法gpu服務器SEARCH 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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回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數排序算法該算法將數值按照個位數拆分進行位數比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數值序列分成最大值+1個桶子，然后遞歸將數值塞進對應值的桶里，具體代碼如下：第三、計數排序算法該算法計算數值序列中每個數值出現的次數，然后存放到單獨的數組中計數累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...
molyzzx
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回答:我們已經上線了好幾個.net core的項目，基本上都是docker+.net core 2/3。說實話，.net core的GC非常的優秀，基本上不需要像做Java時候，還要做很多的優化。因此沒有多少人研究很正常。換句話，如果一個GC還要做很多優化，這肯定不是好的一個GC。當然平時編程的時候，常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。
ZweiZhao
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回答:后臺不等于內核開發，但了解內核肯定有助于后臺開發，內核集精ucloud大成，理解內核精髓，你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數據庫支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內核贏工具活動，你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
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回答:這幾天我也是因為一個項目而被迫使用vue，坦白的說vue和傳統的網站開發思路不同，導致愛的人愛死，老程序員煩死的現狀。主要區別：1傳統方式：我們做一個網站，首先創建幾個文件夾(css、js等等)，頁面需要用的資源文件，都放到各自的文件夾里。然后創建若干個HTML網頁，一個個鏈接把這些若干網頁串起來就OK，網頁里需要有什么事件或效果，要么用原生js要么用jqurey，去操作某個dom，實現頁面變化。...
sarva
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...強，但由于是多進程并發，更適合整塊數據進行流處理的算法；FPGA能管理能運算，但是開發周期長，復雜算法開發難度大。適合流處理算法，不管是整塊數據進還是一個一個進。還有實時性來說，FPGA是最高的。當人工智能等海...
...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...
...士盧加諾大學信息學碩士，熱衷于開發自己的 GPU 集群和算法來加速深度學習。這篇博文最早版本發布于 2014 年 8 月，之后隨著相關技術的發展和硬件的更新，Dettmers 也在不斷對本文進行修正。2016 年 7 月 18 日，機器之心曾經推...
...的硬件平臺包括兩種CPU（臺式機級別的英特爾i7-3820 CPU，服務器級別的英特爾Xeon E5-2630 CPU）和三種Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80，分別是Maxwell、Pascal和Kepler 架構)。作者也用兩個Telsa K80卡（總共4個GK210 GPU）來評估多GPU卡并行...
...步意義重大，交互式研究能大大提高研發效率。利用參數服務器實現的異構方法無法保證在大型系統之上穩定起效。而正如 Goyal 等人于 2017 年得出的結論，數據并行同步方法對于超大規模深度神經網絡（簡稱 DNN）訓練而言表現...
...的使用場景是越來越廣，在很多場景下我們也需要獲取GPU服務器的性能參數來優化程序的執行。目前騰訊云提供的GPU云服務器并未提供GPU方面的監控數據，本文旨在通過使用騰訊云的自定義監控服務來自行實現對GPU服務器的...
...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...
...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...
...深度學習帶來的那種顛覆早已從軟件堆棧擴大到了芯片、服務器和云服務提供商。這種顛覆根源于這個簡單的事實：就機器學習和深度學習而言，GPU是效率比傳統CPU高得多的處理器。就在不久前，解決辦法還是為傳統服務器添加...
...模型的訓練速度，相比CPU能提供更快的處理速度、更少的服務器投入和更低的功耗。這也意味著，GPU集群上訓練深度學習模型，迭代時間更短，參數同步更頻繁。[9]中對比了主流深度學習系統在CPU和GPU上的訓練性能，可以看出GPU...
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...
