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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...练，极大减少了训练时间，使用可用 CPU 和加速器（例如 GPU）实现线性扩展。 AdaNet 在 CIFAR-100 上每个训练步（x 轴）对应的准确率（y 轴）。蓝线是训练集上的准确率，红线是测试集上的性能。每一百万个训练步开始一个新的子...
...新的谷歌云GPU与谷歌的云机器学习（Cloud Machine Learning）服务及其各种数据库和存储平台集成起来。在美国，每个GPU的成本是每小时0.70美元，在欧洲和亚洲数据中心，每个GPU的成本是0.77美元。说实话，这不便宜，但是搭载两个核...
...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月以来添加的。Nvidia扩展其GPU产品线的步伐反映了企业采用人工智能的速度越来越快。P4的起价为每小时60美分，是4款GPU中价...
...的硬件平台包括两种CPU（台式机级别的英特尔i7-3820 CPU，服务器级别的英特尔Xeon E5-2630 CPU）和三种Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80，分别是Maxwell、Pascal和Kepler 架构)。作者也用两个Telsa K80卡（总共4个GK210 GPU）来评估多GPU卡并行...
...化。但是该模型的突出特征是其执行任务的规模与使用 GPU 进行训练。20 世纪 80 年代，训练神经网络使用的是 CPU，而 AlexNet 借助 GPU 将训练提速了 10x。论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks链接：https://papers.nips....
...官方博客中，谷歌公布了谷歌实验TensorFlow 0.8 不同数目的GPU能够带来的加速效果： 图中显示100个GPU可以带来接近56倍的加速效果，并在65小时内将图片分类器训练到接近78%的精确度。 TensorSlow or TensorFlow? 我们先回顾一下TensorFlow...
...界上最快的主题模型训练算法和系统LightLDA，只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型，该技术成功应用于微软在线广告系统，被当时主管研究的全球副总裁周以真称为年度最好成果。2015年至...
...不需要关心整个异步流水线并行的细节。 AMS：高效模型服务器 AMS是面向稀疏场景专门设计与优化的分布式模型存储与交换子系统。我们综合小包网络通信、参数存储结构、参数分布式策略等进行了大量的软硬件优化，使得AMS在...
摘要： 弹性裸金属服务器服务于市场的技术概要分析 混合云和第三方虚拟化软件部署伴随着公有云的高速发展，混合云打通客户线下专有云和线上公有云资源的需求日趋强烈。Open stack和VMware等IaaS stack在公有云部署，同时管...
...。他们利用其专业的技术专长和雄厚的资金来提供下一代服务。人工智能服务既是硬件也是软件，但真正重要的是硬件。在定制芯片和采用通常用于图形处理和游戏的GPU作为人工智能处理器的过程中，处理器技术的指数式进步已...
...，集群中的每个节点都拥有一套本地缓存，其能够由中央服务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Kubern...
...年研究容器并基于Docker部署面向网易内部产品的消息推送服务，2015年开始研究容器编排并基于kubernetes实现网易自身的容器编排服务，2016年将公有云基础设施服务（云主机、云网络、云硬盘）与已有容器及其编排服务深度整合并...
...多个模型，以避免在其他模型中出现延迟峰值；（2）在服务器启动时，并行加速所有模型的初始加载；（3）多模型批交错以复用硬件加速器（GPU/TPU）。标准化模型格式：我们将 SavedModel 添加到 TensorFlow 1.0，为社区提供了一种单...
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
