回答:这个问题，对许多做AI的人来说，应该很重要。因为，显卡这么贵，都自购，显然不可能。但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是讲amazon aws的，这对国内用户，有多大意义呢？我来接地气的回答吧。简单一句话：我们有万能的淘宝啊！说到GPU租用的选择。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平台，高大上。但是，第一，非常昂贵。很多不提供按小时租用，动不动就是包月。几千大洋撒出去，还...
Nino
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回答:这个就不用想了，自己配置开发平台费用太高，而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验，你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd，这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境，最重要的一点就是，这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的，有的则是其它用户提供的。2.Paas，这个云平台最早的版本是免费试用半年，之后开始收费，现在最新版是免费的，当然免费也是有限...
enda
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回答:首先作为一个前资深的 Android 程序员，一定要纠正一下这个问题，不是谷歌系统升级，安卓「将」采用 Linux 内核。不是：「将」。而是 Android 一直就是采用的 Linux 内核。安卓（Android）本身就是一种基于 Linux 的自由及开放源代码的操作系统。系统内核Android 是运行于 Linux kernel 之上，但并不是 GNU/Linux。因为在一般 GNU/Linux...
villainhr
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...量专家干预来自动学习高质量模型。据介绍，AdaNet 在谷歌近期的强化学习和基于进化的 AutoML 的基础上构建，快速灵活同时能够提供学习保证（learning guarantee）。重要的是，AdaNet 提供通用框架，不仅能用于学习神经网络架构，...
三个月前，谷歌宣布会在2017年年初推出这项功能：针对机器学习及其他专门的工作负载，支持高端图形处理单元（GPU）。现在是2017年年初，谷歌言必出行必果：今天正式发布谷歌云平台上的GPU，供广大开发人员使用。正如所料...
谷歌今天开始在自己的公有云上提供了一个新的图形加速器，以更好的支持人工智能和虚拟桌面工作负载。据悉，谷歌采用的芯片是Nvidia的P4，这让谷歌云平台支持的Nvidia GPU数量增加到4个，而且所有这些都是从2017年2月以来添加...
.../applications/vgg16.py3. GoogleNetGoogleNet（或 Inception 网络）是谷歌研究者设计的一种架构。GoogleNet 是 ImageNet 2014 的冠军，是当时最强大的模型。该架构中，随着深度增加（它包含 22 层，而 VGG 只有 19 层），研究者还开发了一种叫作「I...
最近谷歌正式宣布TensorFlow 0.8 已经完全实现并行计算并原生态支持与kubernetes相结合，使得谷歌机器学习开源项目TensorFlow在支持集群化、并行化和分布式训练方面都实现了质的飞跃。 在上周谷歌的官方博客中，谷歌公布了谷...
...深度学习工具包，包括伯克利大学的Caffe，微软的CNTK，谷歌的TensorFlow，还有Torch，MXNet，Theano，百度的 PaddlePaddle等。这些工具都支持多核CPU和超多核GPU。深度学习的主要任务之一，是学习网络的每一层的权重，这可以通过向量或...
...要的。 人无我有，分布式训练BERT-Large模型 BERT-Large是谷歌最近推出的一个学习语言模型的大型神经网络，基本上在常见的自然语言处理任务上都显著超越了以前的方法。BERT-large有24层，整个模型大概1.3G，每一层中间结果都蛮大...
...可提升10倍以上。 4) 成熟多后端支持。单机内部的稠密网络计算复用了成熟开源框架的能力，只需要少量的分布式驱动代码修改，就可以把TensorFlow/MxNet等的单机代码运行在XDL上，获得XDL分布式训练与高性能稀疏计算的能力。 内...
...、CPU微架构侧信道攻击等问题天然免疫 高速低时延RDMA网络支持RDMA网络在超低时延和减轻CPU负载等方面优势明显，但是在网络虚拟化支持方面的短板明显；而公有云网络部署的关键是通过网络虚拟化达到网络资源的租户隔离。而...
...hi Feng 摘要 本文提出一种简单高效且高度模块化的双路网络（Dual Path Networks，DPN），提出了一种新的网络内部连接的拓扑结构。通过考察ResNet和DenseNet与HORNN（higher order recurrent neural network）之间的等价性，我们发现ResNet可以重复...
...器节点为当前任务提供参数，从而降低实际流量规模。谷歌TensorFlow与微软的DMTK类似，谷歌TensorFlow是一套专门面向多节点规模设计而成的机器学习框架。与谷歌的Kubernetes类似，TensorFlow最初也是为谷歌内部需求所量身打造，但谷...
...。Silicon support是简单的加速超越CPU的高性能应用程序。谷歌云：由特殊人工智能处理器加速谷歌公司的一个关键区别是TPU（张量处理单元）。这是一款专门设计用于TensorFlow的专用芯片，TensorFlow是所有主要云计算提供商提供的谷...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
一、活动亮点：全球31个节点覆盖 + 线路升级，跨境业务福音！爆款云主机0.5折起：香港、海外多节点...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
未东兴
刘德刚
刘厚水
