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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回答:适合混合云的企业一般是大型的国企、事业、集团和一些跨国公司。比如铁路局的火车票订票系统，在节假日高峰期时段的流量是非常庞大的，私有云无法应付这种情况，放在公有云能够享受超强计算资源。还有一种就是处在上升期或发展期的企业构建混合云也是比较好，比如一些规模较大的高校和跨区域组织。想要部署混合云的企业可以看自身是否符合以下特征：1，客户需求处于不断变化的过程中并且是很难预测的。2，企业需要不断的创新。3...
huashiou
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回答:云服务器是强大的物理或虚拟基础架构，可执行应用程序和信息处理存储。云服务器使用虚拟化软件创建，将物理(裸金属)服务器划分为多个虚拟服务器。组织使用基础设施即服务(IaaS)模型来处理工作负载和存储信息。他们可以通过在线界面远程访问虚拟服务器功能。主要特点:可以是物理(裸金属)、虚拟或两者的混合的计算基础结构，具体取决于用例。具有本地服务器的所有功能。使用户能够处理密集的工作负载并存储大量信息。自动...
付伦
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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...
...，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...
...杂的系统才行。在生产中使用深度学习一块 CPU 就可以，服务器可任选。大多数使用案例我们都推荐这么做。以下是几个要点：在生产中进行训练的情况非常少见。即使你想每天都更新模型权重，也无需在生产中进行训练。这是...
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...
...是Tensor Core？各种厂商五花八门。英伟达，英特尔，还是谷歌？我又应该选择哪家的产品？本文将深入研究这些问题，并将为你提供建议，帮助你做出适合的选择。本文结构如下：首先，我会讨论拥有多个GPU的用处，然后讨论所...
...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...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...用。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...
...超过250瓦。散热器我还记得我工作的第一家创业公司是把服务器放到壁橱里面的。即使隔着壁橱的门，风扇的噪声还是出奇的大。这样的日子似乎是早已过去了。不过650瓦的电源让你的机器耗能是笔记本的10倍，而能量总是要找...
...年为他们创造更大的业务。亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具,并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业...
...用户熟悉深度学习体验的一个可访问的在线空间。11月，谷歌标榜自己是第一家也是唯一一家提供T4兼容性的主要云供应商。，该公司宣布其T4 GPU实例在六个国家的测试版中都可以使用。有兴趣听取业界领袖的讨论，分享他们的...
...mory Access,全称远程直接数据存取，专用于解决网络传输中服务器端数据处理的延迟)等高性能技术, 而这些技术需要昂贵的硬件支持，大大增加了系统构建和维护的成本和难度，导致这些系统很难复制和普及到通用场景。SpeeDO（Ope...
...ortH注意到AWS不是第一家在这方面得分的公司。去年11月，谷歌宣称自己是第一家也是唯一一家提供T4兼容性的主要云供应商。1月份，该公司宣布其T4 GPU实例在六个国家的beta版本中都可用。感兴趣的行业领导者讨论类似这样的主...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
张利勇
