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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...可以根据资源所需更加灵活的配置GPU计算资源。 用户在使用常规GPU云服务器的时候遇到了哪些痛点？ GPU的计算颗粒过大：单颗物理GPU的计算能力越做越强大，但是许多应用需要更小颗粒的GPU计算资源；常规GPU资源不利于业务自...
当涉及到训练大型深度神经网络时，使用GPU可以显著提高训练速度。TensorFlow是一种流行的深度学习框架，它支持使用GPU进行训练。在本文中，我们将讨论一些使用TensorFlow和GPU进行训练的编程技术。 首先，确保您的计算机有一...
...心观点是，卷积和循环网络很容易并行化，特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而，包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行，并且需要专门的算法才能很好地运行。图1：主计算机中的设置：你可以看到三...
...GPU计算型实例规格族vgn5i官方详解，包括vgn5i实例的GPU、使用场景等详细信息。 虚拟化GPU服务和常规GPU计算有什么区别？ 云吞铺子 常规GPU实例 虚拟化GPU实例 CPU加速器呈现 通过设备直通方式提供物理GPU加速器 通过GPU虚拟化...
当涉及到深度学习模型的训练时，使用GPU可以显著提高训练速度。TensorFlow是一种广泛使用的深度学习框架，它允许用户轻松地利用GPU来训练模型。在本文中，我们将讨论如何在TensorFlow中调用GPU进行训练的编程技术。 首先，确...
当需要在TensorFlow中使用GPU来进行计算时，您需要指定要使用的GPU设备。在本文中，我将向您介绍如何在TensorFlow中指定GPU设备。 首先，您需要确保您的计算机上已经安装了CUDA和cuDNN。这是因为TensorFlow需要这些库才能使用GPU进行...
...低，只能支持基础的功能。软件模拟设备的方法几乎不会使用硬件加速，因此其实现的性能已经无法满足现在虚拟机的图形图像处理和高性能计算的需求。而且正如前文提到的，现代GPU架构具有很高的复杂性缺少文档，因此很难...
大家好，今天我们来给讲讲关于 TensorFlow 在 GPU 中的使用规则。支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们均用 strings 表示。例如：/cpu:0：机器的 CPU/device:GPU:0：机器的 GPU（...
...层的权重，这可以通过向量或矩阵运算来实现。TensorFlow使用 Eigen作为矩阵加速库，而 Caffe、CNTK、MXNet和Torch采用OpenBLAS、Intel MKL 或 cuBLAS 来加快相关矩阵运算。所有这些工具包都引入了cuDNN，这是一个为神经网络计算进行GPU加速...
...者：李想 随着人工智能以及比特币的火热，GPU云服务的使用场景是越来越广，在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行。目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据，本文旨在通过使用...
...想要获取GPU的相关指标则没那么容易，甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知。这一方面是由于系统没有提供相关接口与命令，另一方面似乎业界目前对于GPU的关注度不足，相关积累与沉淀较少，鉴于此，个人感觉...
随着越来越多的现代机器学习任务都需要使用GPU，了解不同GPU供应商的成本和性能trade-off变得至关重要。初创公司Rare Technologies最近发布了一个超大规模机器学习基准，聚焦GPU，比较了几家受欢迎的硬件提供商，在机器学习成本...
...V100 GPU，88个vCPU和256GB主机内存，以及共计128GB的GPU显存。使用Tensor Core加速可以提供最高1000 TFLOPS的深度学习运算能力，并以最高125.6 TFLOPS的单精浮点计算能力满足通用GPU计算场景下，对大规模并行浮点运算的算力需求。同时提...
...竞赛内容是通过一个给定推文预测气象评分。比赛中，我使用了一个相当大的两层深度神经网络（带有两个修正线性单元和 dropout，用于正则化），差点就没办法把这个深度网络塞进我的 6G GPU 内存。应该使用多个 GPU 吗？在 GPU ...
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...
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，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
李义
王晗
赵连江
王陆宽
