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回答:這個(gè)問(wèn)題，對(duì)許多做AI的人來(lái)說(shuō)，應(yīng)該很重要。因?yàn)椋@卡這么貴，都自購(gòu)，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(duì)國(guó)內(nèi)用戶(hù)，有多大意義呢？我來(lái)接地氣的回答吧。簡(jiǎn)單一句話：我們有萬(wàn)能的淘寶??！說(shuō)到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平臺(tái)，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時(shí)租用，動(dòng)不動(dòng)就是包月。幾千大洋撒出去，還...
Nino
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回答:這個(gè)就不用想了，自己配置開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(kāi)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(tái)使用。1.Floyd，這個(gè)平臺(tái)提供了目前市面上比較主流框架各個(gè)版本的開(kāi)發(fā)環(huán)境，最重要的一點(diǎn)就是，這個(gè)平臺(tái)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(hù)提供的。2.Paas，這個(gè)云平臺(tái)最早的版本是免費(fèi)試用半年，之后開(kāi)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:可以，但是很難。因?yàn)閮?nèi)核是基于Linux的內(nèi)核，內(nèi)存管理是內(nèi)核功能的一部分，所以?xún)?nèi)核本身的地址會(huì)由內(nèi)核的內(nèi)存管理部分分配，也就是說(shuō)內(nèi)核起來(lái)最初的一段時(shí)間地址分配是Linux方式管理的。如果后續(xù)切換成其它方式管理，不是不可能，但是會(huì)比較慢，因?yàn)檎麄€(gè)內(nèi)存空間可能都需要接受掃描。當(dāng)然也可以整體更換掉內(nèi)核自己的內(nèi)存管理部分，但是這種方式工作量就相對(duì)較大了，而且一開(kāi)始應(yīng)該也難以保證一些corner case...
hiyang
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回答:搭建所謂的Linux的過(guò)程還是挺簡(jiǎn)單的，在很久之前我就玩過(guò)。不過(guò)如今年紀(jì)確實(shí)也不小了，沒(méi)了當(dāng)年那一股沖勁兒，這也屬實(shí)是一個(gè)令人悲傷的事情。書(shū)歸正傳，能問(wèn)出這個(gè)問(wèn)題，已經(jīng)算得上是有一些計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)了。不過(guò)在這里我還是要明確一下一些基本定義，以免大家后續(xù)看不懂。什么是Linux服務(wù)器？所謂的搭建一個(gè)Linux服務(wù)器，我們可以將它理解成搭建一個(gè)自己的網(wǎng)站。只不過(guò)，我們這種低端玩家只能將這個(gè)網(wǎng)站呈現(xiàn)在自己的...
Yangyang
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回答:其實(shí)這個(gè)問(wèn)題，還真不是linux的鍋，只是字體的邊緣處理效果上跟其他系統(tǒng)的經(jīng)典字體有些不同，但是在高分辨率下，放大觀看還是沒(méi)有什么太大的清晰度差距的。解決這個(gè)問(wèn)題的方法也很簡(jiǎn)單，目前互聯(lián)網(wǎng)上有很多用戶(hù)的自制linux字體，完成度都相當(dāng)?shù)母?，可以解決題主的這個(gè)問(wèn)題。linux這個(gè)系統(tǒng)我個(gè)人的評(píng)價(jià)其實(shí)是相當(dāng)高的，在當(dāng)時(shí)的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，能達(dá)成廣泛的開(kāi)源，這是一件極其有魄力的決定，雖然現(xiàn)在linux系統(tǒng)的...
Edison
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回答:謝謝邀請(qǐng)！Android和Linux生態(tài)以及面向的用戶(hù)群體完全不一樣，自然最終的結(jié)果也就不一樣。Android系統(tǒng)多了一層虛擬機(jī)熟悉Android系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的研發(fā)同學(xué)就知道，Android系統(tǒng)在Linux內(nèi)核的基礎(chǔ)上又重新定義了很多東西，其中比較重要的一個(gè)就是Android運(yùn)行環(huán)境，說(shuō)得直白一點(diǎn)就是Android虛擬機(jī)，這個(gè)Android虛擬機(jī)本質(zhì)上是Java虛擬機(jī)。Google當(dāng)年做Android...
Jackwoo
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...，比較這五個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù)在三類(lèi)流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN、CNN、RNN)上的性能表現(xiàn)。并對(duì)它們?cè)趩螜C(jī)多GPU卡環(huán)境下分布式版本進(jìn)行了比較。相比以前的評(píng)測(cè)，的評(píng)測(cè)添加了對(duì)多GPU卡的測(cè)試，把MXNet納入評(píng)比范圍，還測(cè)試了MNIST和Cifar10...
近日，F(xiàn)acebook AI Research 開(kāi)源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 實(shí)現(xiàn)基準(zhǔn)：MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection，MaskRCNN-Benchmark 的性能相當(dāng)，并擁有更快的訓(xùn)練速度和更低的 GPU 內(nèi)存占用。項(xiàng)目地址：https://github.com/facebook...
等代碼吧。從Mask R-CNN論文亮相至今的10個(gè)月里，關(guān)于它的討論幾乎都會(huì)以這句話收尾?，F(xiàn)在，官方版開(kāi)源代碼終于來(lái)了。同時(shí)發(fā)布的，是這項(xiàng)研究背后的一個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)：Detectron。Detectron是Facebook的物體檢測(cè)平臺(tái)，今天宣布開(kāi)...
從AlexNet到ResNet，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）每一次發(fā)展，都伴隨著代表性架構(gòu)取得歷史性的成績(jī)。作者回顧計(jì)算機(jī)視覺(jué)和CNN過(guò)去5年，總結(jié)了他認(rèn)為不可錯(cuò)過(guò)的標(biāo)志模型。在這篇文章中，我們將總結(jié)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和卷積...
...2012 年，Alex Krizhevsky 使用五層卷積、三層完全連接層的 CNN 網(wǎng)絡(luò)贏得了 ImageNet 競(jìng)賽（ILSVRC）。AlexNet 證明了 CNN 在分類(lèi)問(wèn)題上的有效性（15.3% 錯(cuò)誤率），而此前的圖片識(shí)別錯(cuò)誤率高達(dá) 25%。這一網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在深度學(xué)...
...絡(luò)原理淺析 ?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional?Neural?Network，CNN）最初是為解決圖像識(shí)別等問(wèn)題設(shè)計(jì)的，當(dāng)然其現(xiàn)在的應(yīng)用不僅限于圖像和視頻，也可用于時(shí)間序列信號(hào)，比如音頻信號(hào)、文本數(shù)據(jù)等。在早期的圖像識(shí)別研究中，較大...
...的一顆或多顆 GPU 進(jìn)行大規(guī)模學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)訓(xùn)練和部署 iOS，Android 和 Raspberry Pi 模型。在模型庫(kù) Caffe2 Model Zoo 里面的預(yù)訓(xùn)練模型，只需幾行代碼就能運(yùn)行。Facebook 部署 Caffe2 旨在幫助開(kāi)發(fā)人員和研究人員 訓(xùn)練大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型，...
一.簡(jiǎn)介 在R-CNN中的roi都是獨(dú)自傳入到經(jīng)過(guò)與訓(xùn)練的CNN的分類(lèi)器和box-regression中去造成了對(duì)應(yīng)每個(gè)roi都要經(jīng)過(guò)獨(dú)自的卷積操作十分耗時(shí)，F(xiàn)ast-RCNN解決了沒(méi)有共享卷積層的問(wèn)題，但是他們共同使用的selective search的邊框生成方法過(guò)...
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(tái)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(shuō)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...
