回答:這個問題,對許多做AI的人來說,應(yīng)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(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?。≌f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(fā)平臺費用太高,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,你可以借助網(wǎng)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(fā)環(huán)境,最重要的一點就是,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試用半年,之后開始收費,現(xiàn)在最新版是免費的,當(dāng)然免費也是有限...
...增長的數(shù)據(jù)處理請求,彈性擴縮容的內(nèi)容識別平臺能保障服務(wù)器免受巨大壓力。?? 深度學(xué)習(xí)平臺的數(shù)據(jù)整理:一個高性能的深度學(xué)習(xí)平臺框架可以輕松完成每日撰寫迭代訓(xùn)練腳本、新數(shù)據(jù)的增刪和管理、增量學(xué)習(xí)和迭代學(xué)習(xí)...
...不需要關(guān)心整個異步流水線并行的細節(jié)。 AMS:高效模型服務(wù)器 AMS是面向稀疏場景專門設(shè)計與優(yōu)化的分布式模型存儲與交換子系統(tǒng)。我們綜合小包網(wǎng)絡(luò)通信、參數(shù)存儲結(jié)構(gòu)、參數(shù)分布式策略等進行了大量的軟硬件優(yōu)化,使得AMS在...
...N中成功應(yīng)用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。同時AlexNet也使用了GPU進行運算加速,作者開源了他們在GPU上訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CUDA代碼。AlexNet包含了6億3000萬個連接,6000萬個參數(shù)和65萬個神經(jīng)元,擁有5個卷積層,其中3個卷積層后面連接...
...,從而優(yōu)化基于上下文內(nèi)容的廣告。百度此前決定在成品服務(wù)器中使用現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA,一種可以被編程改變自身結(jié)構(gòu)的硬件——譯者注)而非圖像處理器群(GPUs)。百度高級架構(gòu)師Jian Ouyang表示,雖然單個的圖像處理...
RTX 2080 Ti,英偉達新一代圖靈架構(gòu)GPU,因為獨特而鮮明的外觀,一直以來被大家戲稱為燃氣灶?,F(xiàn)在這個昵稱總算名副其實了。昨天,2080 Ti用戶shansoft正在上網(wǎng),只是簡單地瀏覽網(wǎng)頁,沒有做其他任何事情。突然,電腦突然...
...擇,你應(yīng)該意識到這個代價。另一個問題是,何時使用云服務(wù)?如果你試圖學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí),或者你需要搭建原型,那么個人GPU可能是較好的選擇,因為云實例可能很昂貴。但是,一旦你找到了良好的深度網(wǎng)絡(luò)配置,并且你只想使...
...練,極大減少了訓(xùn)練時間,使用可用 CPU 和加速器(例如 GPU)實現(xiàn)線性擴展。 AdaNet 在 CIFAR-100 上每個訓(xùn)練步(x 軸)對應(yīng)的準(zhǔn)確率(y 軸)。藍線是訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率,紅線是測試集上的性能。每一百萬個訓(xùn)練步開始一個新的子...
...現(xiàn)靈活開放的彈性調(diào)度機制,提供以應(yīng)用為本的業(yè)務(wù)定制服務(wù)。隨著SDN/NFV、5G、云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等大量新技術(shù)的應(yīng)用,正逐步重構(gòu)著未來網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)。未來網(wǎng)絡(luò)將可以根據(jù)豐富的業(yè)務(wù)和內(nèi)容進行彈性調(diào)度和自適應(yīng),網(wǎng)絡(luò)...
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。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...