回答:這個(gè)就不用想了,自己配置開發(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: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)?,顯卡這么貴,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,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...
回答:謝謝邀請(qǐng)回答,作為一個(gè)用python多年的編程一線的碼農(nóng)來(lái)說(shuō)回答這個(gè)問(wèn)題,還是比較恰當(dāng)?shù)?。人工智能是以后社?huì)發(fā)展的趨勢(shì)學(xué)習(xí)人工智能最簡(jiǎn)單的入門語(yǔ)言就是Python,而且也是現(xiàn)在應(yīng)用的最廣泛的人工智能語(yǔ)言。Python不僅能做人工智能,而且它在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)爬蟲以及很多包括游戲開發(fā)上面,也有不俗的表現(xiàn)。學(xué)會(huì)的python不僅僅會(huì)為學(xué)習(xí)生活帶來(lái)便利,而且學(xué)會(huì)python就為入門人工智能打好了很堅(jiān)實(shí)的基...
回答:目前來(lái)說(shuō),并沒有什么區(qū)別,IPv6更多是體驗(yàn),以及不斷地完善
回答:老實(shí)說(shuō)對(duì)于初期學(xué)習(xí)c語(yǔ)言還是別看linux內(nèi)核源碼了,因?yàn)閮?nèi)核非常龐大,涉及到相當(dāng)多c語(yǔ)言以外的知識(shí),比如匯編,音頻,視頻,計(jì)算機(jī)系統(tǒng),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。c語(yǔ)言初學(xué)者看源碼會(huì)覺得很艱難,因?yàn)榛A(chǔ)還很薄弱,對(duì)于c語(yǔ)言提升的幫助十分有限。如果你以后有志于參與內(nèi)核開發(fā)或者對(duì)內(nèi)核感興趣,推薦你看一看《linux內(nèi)核設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》,這本書介紹了內(nèi)核基本設(shè)計(jì)思想,又不涉及過(guò)多的源碼分析,看完能夠大概的了解linux...
問(wèn)題描述:關(guān)于游戲服務(wù)器一般是什么列執(zhí)行的主機(jī)這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?
...如CPU、GPU)快,有多種原因,主要包括:(1)通用芯片一般經(jīng)歷取指-譯碼-執(zhí)行(甚至包括取數(shù)據(jù))的步驟才能完成一次運(yùn)算,專用硬件大大減小了取指-譯碼等開銷,數(shù)據(jù)到達(dá)即執(zhí)行;(2)專用硬件控制電路復(fù)雜...
...的版本,即GTX 600系列或更高版本。最重要的是,Kepler GPU一般都很慢。所以這意味著應(yīng)該選擇GTX 900或1000系列的GPU,以獲得更好的性能。為了粗略地估計(jì)一下這些卡在深度學(xué)習(xí)任務(wù)上的表現(xiàn),我構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的GPU等值圖。如何...
...個(gè) GPU 在一個(gè)批量訓(xùn)練完成時(shí)會(huì)將參數(shù)更新到一個(gè)公有的服務(wù)器,但這個(gè)服務(wù)器僅保留一個(gè)模型參數(shù)版本。當(dāng)其它工作器訓(xùn)練完一個(gè)批量時(shí),會(huì)直接在公有服務(wù)器上用新的模型參數(shù)覆蓋。這種訓(xùn)練方式的通信成本較低,并且獨(dú)立...
...上云的高潮。 那么這個(gè)異構(gòu)計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景的市場(chǎng)規(guī)模有多大呢?異構(gòu)計(jì)算作為機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的計(jì)算載體,先來(lái)看看人工智能前景如何?(引用出處:https://bg.qianzhan.com/repor...) 圖一:2015-2018年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)...
...上云的高潮。 那么這個(gè)異構(gòu)計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景的市場(chǎng)規(guī)模有多大呢?異構(gòu)計(jì)算作為機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的計(jì)算載體,先來(lái)看看人工智能前景如何?(引用出處:https://bg.qianzhan.com/repor...) 圖一:2015-2018年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)...
...且網(wǎng)上也可以找到該版本很全面的快速入門手冊(cè)。Ubuntu 服務(wù)器或者桌面版本:Ubuntu 服務(wù)器版本和桌面版本幾乎完全相同,只是服務(wù)器版本未安裝可視化界面(簡(jiǎn)稱 X)。我安裝了桌面版本并禁用了自啟動(dòng) X, 以便計(jì)算機(jī)可以在終端...
...:分布式的深度學(xué)習(xí)框架,最推薦tensorflow,在100臺(tái)節(jié)點(diǎn)的gpu服務(wù)器集群上,tensorflow的總體性能是單節(jié)點(diǎn)的56倍,也就是可以達(dá)到56%的分布式效率,遠(yuǎn)超其他框架Q15:先請(qǐng)問(wèn)黃老師一個(gè)不正經(jīng)的問(wèn)題:有哪些任務(wù)目前為止的實(shí)驗(yàn)結(jié)果...
...視化網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和展示工具;TensorFlow Serving通過(guò)保持相同的服務(wù)器架構(gòu)和API,可以方便地配置新算法和環(huán)境。TensorFlow Serving 還提供開箱即用的模型,并且可以輕松擴(kuò)展以支持其他的模型和數(shù)據(jù)。TensorFlow編程接口包括Python和C++,Java...
本文作者詳細(xì)描述了自己組裝深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的過(guò)程,從 CPU、GPU、主板、電源、機(jī)箱等的選取到部件的安裝,再到服務(wù)器的設(shè)置,可謂面面俱到。作者指出,組裝者首先要弄清自己的需求,然后根據(jù)預(yù)算做出合理的選擇。 注...
...種情況,理論上具有對(duì)圖像縮放、平移和旋轉(zhuǎn)的不變性。一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)卷積層構(gòu)成,每個(gè)卷積層中通常會(huì)進(jìn)行如下幾個(gè)操作。圖像通過(guò)多個(gè)不同的卷積核的濾波,并加偏置(bias),提取出局部特征,每一個(gè)卷積核...
...二個(gè)寒冬。 Hinton與深度學(xué)習(xí) 2003年,Geoffrey Hinton在多倫多大學(xué)苦苦鉆研著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在與加拿大先進(jìn)研究院(CIFAR)的負(fù)責(zé)人Melvin Silverman交談后,負(fù)責(zé)人決定支持Hinton團(tuán)隊(duì)十年來(lái)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。在拿到資助后,Hinton做的...
...果你用普通的虛擬主機(jī),因?yàn)殡娪熬W(wǎng)站,耗資源大會(huì)影響服務(wù)器性能,所以肯定早晚被關(guān)停。浪費(fèi)錢,又耽誤時(shí)間。 網(wǎng)站一般虛擬主機(jī)多大可以?大小指的是網(wǎng)站空間?網(wǎng)站空間其實(shí)就是網(wǎng)站可以使用的服務(wù)器硬盤的大小,通...
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...