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共享GPU来了!投身去中心化机学习,比挖矿多赚3倍

可以在这个平台上共享自己的资源,帮助别人搞AI。收益是挖矿的3到4倍!AI开发者们在平台上租用共享出来的GPU格又只有AWS的15。 对比一下两个列表,机主多卖,买家少花平台差好像也没少赚,真正的皆大欢喜。怎么用呢? 对于开发者来说,用Vectordash和用其他差不多:租用了GPU实例,就能拿到供连接用的IP地址和SSH密钥。我们来看看这段视频演示:? 假如量子位有一块1080 ti,怎么会放过这个分分钟变身提供商,造福AI研究者顺便一天赚7.68美元的机会?GPU还没买,先帮大家探探路也是好的。成为机主并不难,需要先填个表:? 目前亚马逊提供的GPU,使用的都是K80等专用产品,而更便宜的消费级GPU不能用于这样的商业场合。不过,这种共享模式,似乎绕过了英伟达的限制。

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Machine Learning 硬件投入调研GPU分布式硬件投入的建议参考SpecReference

GPU在HPC领域,GPU比CPU运速度快是显而易见的。在此简单的调研了一下,如何挑选GPU。 Tesla系列是N厂专门为HPC退出的GPU产品,无视频输出,仅能做。 系列号有K20, K40, K80。其中K40是最强单芯产品,K80是双core。 从N厂给出的评测可以看出,在HPC中,K40的性能是CPU的10倍以上。? 不过目前个人认为并不是一个很划的选择,有如下几个原因: 从CPU和GPU的运性能来看,需要非常多的CPU才能达到一块GPU的性能,主机在这方面起来非常不划 spark也是个规模比较大的项目 另外,阿里的提供了HPC,但格较高,网页报如下?结论: 使用搭建集群为时尚早,HPC太贵。硬件投入的建议硬件可以逐步升级Step 0. 用Titan X来组Step 3. 商 or 自组集群参考Spec(From 李沐s blog: GPU集群折腾手记)?(From 淘宝, 北京思腾合力科技有限公司)?

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    业界 | 深度学习哪家强?最新端&单机GPU横评

    随着机学习(ML)研究人员和实践者们不断探索深度学习的范围,人们对于强大 GPU 能力的需求正在变得愈发强烈。 为了满足这样的 GPU 需求,亚马逊和谷歌等提供商近期及时在项目中加入了 Volta 架构的 V100 GPU 和 Pascal 架构的 P100 GPU。 另一家 GPU 提供商 Paperspace 也在项目中加入了 Volta 系列 GPU。P100 和 V100 GPU 是当前市面上最好的 GPU,为机学习应用实现最优的性能。 现代目标检测 pipeline 需要 GPU 来保证高效的训练为了测试现代 GPU 在典学习任上的性能,我用英伟达最近发布的 GPU 训练了一个 Faster R-CNNresnet101 目标检测模提供商处租 GPU 时间长了比较昂贵,而购买自己的 GPU,你可以以最低的成本获取最好的硬件,当然前提是你一直使用它们,不让白花(特别是在近期 GPU 格飞涨的情况下)。

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    利用资源进行深度学习(实作1):天边有朵GPU

    在过去,人们会在他们所在大楼的物理机或上运行从软件下载的应用程序或程序。允许人们通过互联网访问相同类的应用程序。为什么要用? 通过使用基础设施,您不必花费大量的金来购买和维护设备。这大大降低了资本支出成本。您不必投资于硬件、设施、公用事业或构建大数据中心来发展业。 您甚至不需要大IT团队来处理数据中心操作,因为您可以享受提供商员工的专业技能。还减少了与停机相关的成本。由于停机在系统中很少见,这意味着您不必花费时间和金来修复与停机相关的潜在问题。 人工智能作为应用程序开发中的一种,可以以更便宜的格访问这些组织。 选择适合的GPUGPU是基于GPU应用的,多适用于AI深度学习,视频处理,科学,图形可视化,等应用场景,一般都配有NVIDIA Tesla系列的GPU卡。

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    美团全面开放AI资源

    此次调的产品不仅包括此前的M60主机,还包括最新上线的高端AIP40主机。调后,美团GPU相关产品将达到行业最低的3-8折,击穿行业格底线。 人工智能的发展基于对海量数据的大规模,要想发力AI,企业必须拥有大量的GPU资源。然而高性能AI力往往需耗费大量资源及金,这将不少企业阻挡在AI浪潮之外。 据美团AI产品负责人陆川介绍,美团在AI产品选方面经验丰富,往往先将最新产品试用于美团点评自身不同的业,进行内部测评,从实践中得出最优选,然后将经过验证的、成熟的技术经验输出,为用户降低适配门槛 调并非格战 是AI战略使然近几年,市场发展愈加成熟,国内外大互联网公司、运营商的创业团队如雨后春笋般成长。任何一个行业,市场竞争的白热化往往会导致格战。 此次GPU资源的大幅调正是美团将自身资源层AI能力全面开放输出的重要举措。未来,在AI层,美团还将输出更多的成熟经验,让AI技术普惠各行各业。

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    【玩转腾讯】使用腾讯的各项快速完成影视渲染工作

    策划做任何项目都要进行策划,选出最优的方案,尽量不要在不必要的环节花不必要的时间和金那么就需要:策划:Excel,——用于选择方案前期制作:C4D之类的反正是做动画的都行——制作动画中期渲染:渲染 在COS控制台新建一个存储桶,地域和一致然后点开存储桶,把文件打成压缩包上传上传完后,把权限设置为公有读私有写然后复制对象链接,在里打开浏览下载格项目复制好了,进C4D,渲染一帧,看一下需要多长的时间打开 多机渲染如果你的时间比较紧,建议开多几台跑一个项目,单台开久了速度会越来越慢用的腾讯,建议安装完软件环境后,建一个镜像这样再开机用镜像就省去了配置环境的时间和带宽如果认真的话会发现,当总帧数 ,不和一起优惠,另外付费的当然格也不贵,需要注意的一点就是,竞实例很危险上一秒还在加载衣,下一秒就被迫关,市场只要需要,就被迫关掉所以记得定时快照正式渲染恭喜,你到达了最艰难的一关, 也是整个中期的最关键部分渲染,就要渲染GPU渲染推荐RedShift和Octane注意:腾讯GPU实例均为GPU,做渲染尽量用TITAN,GeForce的显卡最后最后检查一切无误后,设置好渲染分辨率

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    【玩转腾讯】使用腾讯的各项快速完成影视渲染工作

    策划做任何项目都要进行策划,选出最优的方案,尽量不要在不必要的环节花不必要的时间和金那么就需要:策划:Excel,——用于选择方案前期制作:C4D之类的反正是做动画的都行——制作动画中期渲染:渲染 ,在里打开浏览下载 项目复制好了,进C4D,渲染一帧,看一下需要多长的时间打开Excel,制作一张位表,我已经做了个模板了,如果需要的话留言假设腾讯0.95元一个小时,渲染一帧需要30秒 多机渲染如果你的时间比较紧,建议开多几台跑一个项目,单台开久了速度会越来越慢用的腾讯,建议安装完软件环境后,建一个镜像这样再开机用镜像就省去了配置环境的时间和带宽如果认真的话会发现,当总帧数 别忘了腾讯的硬盘是按量付费的,不和一起优惠,另外付费的当然格也不贵,需要注意的一点就是,竞实例很危险上一秒还在加载衣,下一秒就被迫关,市场只要需要,就被迫关掉所以记得定时快照 正式渲染恭喜 ,你到达了最艰难的一关,也是整个中期的最关键部分渲染,就要渲染GPU渲染推荐RedShift和Octane注意:腾讯GPU实例均为GPU,做渲染尽量用TITAN,GeForce的显卡最后最后检查一切无误后

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    使用腾讯的各项快速完成影视渲染工作

    腾讯对象存储 COS 提供了非常快速的传输方式,从内部下载 COS 的文件,速度相当于内网连接。 1、在 COS 控制台新建一个存储桶,地域和一致 ? 4、复制对象链接,在里打开浏览下载 格 项目复制好了,进 C4D,渲染一帧,看一下需要多长的时间。 如果认真的话会发现,当总帧数,单帧渲染时间一定时,开100台机和开一台的格是相同的,还省了不少时间(当然需要自掏腰包充值)。 当然格也不贵,需要注意的一点就是,竞实例很危险,上一秒还在加载衣,下一秒就被迫关,市场只要需要,就被迫关掉,所以记得定时快照。 渲染,就要渲染GPU 渲染推荐 RedShift 和 Octane。 注意:腾讯GPU 实例均为GPU,做渲染尽量用 TITAN,GeForce 的显卡。

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    评测 | CPU上的TensorFlow基准测试:优于GPU的深度学习

    选自Minimaxir作者:Max Woolf 机之心编译参与:乾树、李泽南越来越多的开发者正在使用来训练和运行模,然而目前看来这种做法的成本较高。 不过相比 GPU 而言,动态分配的 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任时的效率,并得到了令人满意的结果。 但是,使用 Amazon EC2 和 Google Compute Engine 等来训练神经网络模需要付费。鉴于本人目前并未工作,我必须留意无关花费,并尽可能地具有成本效益。 我曾试为了省,试过在廉的 CPU 而不是 GPU 上训练我的深度学习模,出乎意料的是,这只比在 GPU 上训练略慢一些。 对于每个模架构和配置,我了相对于 GPU 实例训练成本的归一化训练成本。

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    高端GPU在京东卖疯了,万元显卡为何分分钟抢光?

    所有的机学习框架,包括最流行的TensorFlow在内,都有赖于此。CUDA是一种并行架构,也是一种能让GPU变得通用化的技术,有了这一技术GPU就能解决复杂的问题。 NVIDIA生产的GPU有几十种号,分成了几条产品线:消费领域的GeForce系列、专业绘图领域的Quadro系列、高性能领域的Tesla系列。 或者说,GeForce用于PC,Quadro用于工作站,Tesla用于。 当然也不是,外有亚马逊提供的,内有各大巨头提供的高性能。在国内,亚马逊AWS访问速度略慢,用起来一个月大概也得200美元;而不用国内的,和午餐不加鸡腿是一个道理:想省点。 上两块TITAN X,两万多块就出去了。那我们再看看格:?△ 格对比不管用哪家的产品,换下来都是一年至少10万元的水平。

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    英伟达现在多赚?也就一天收入2亿多吧

    虽然数据中心业的增长没有继续保持在三位数,但仍然处于快速上升的状态。英伟达CFO透露,与前一个季度相比,超级机和采购的推断用GPU数量增加了一倍多。 上个季度,英伟达向IBM提供了数千个Volta核心的Tesla V100芯片,用于为美国能源部建造Summit和Sierra超级机。?黄仁勋指出,推断业最大的机会就是在端和数据中心。 有分析指出,按照这个数字估,英伟达的Tesla产品毛利率至少在75%以上,而且要知道英伟达的GPU格还在不断上涨。也就是说,英伟达是一家非常“有利可图”的公司。 而且这还是一个保守估的数字。黄仁勋也承认,由于矿工们购买了很多GPU,直接推动这个季度显卡的售继续上涨。售高涨已经让很多消费者不满了,而且还买不到货。 而且对待加密货币这件事,英伟达一直是比较谨慎。2013年,随着当时的比特币格暴跌,英伟达和AMD等厂商的GPU销量都出现下滑,因为矿工们大量抛售之前购买的GPU。?

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    做深度学习这么多年还不会挑GPU?这儿有份选购全攻略

    根据我的估,TPU比GPU快约56%,并且由于它们与GPU相比格较低,因此它们是大Transformer项目的绝佳选择。然而,在TPU上训练大的一个问题可能是累积成本。 目前,GPU实例太昂贵而无法单独使用,我建议在中启动最终训练工作之前,使用一些专用的廉GPU进行原。初创公司:具有革命性的硬件概念但缺乏软件有一系列初创公司旨在生产下一代深度学习硬件。 学习GPU TPU工作流的代是很高,如果你正在面临TPU、GPU和个人GPU的选择,你应该意识到这个代。另一个问题是,何时使用? 但是,一旦你找到了良好的深度网络配置,并且你只想使用数据并行性训练模,那么使用实例是一种可靠的方法。小GPU足以进行原,而人们可以依靠的强大功能来扩展到更大的实验。 如果你的资金不足,实例也可能是一个很好的解决方案:在CPU上进行原,然后在GPU TPU实例上实验,以便快速进行训练。

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    深度学习GPU工作站配置参考

    CPU要求:在深度学习任中,CPU并不负责主要任,单显卡时只有一个核心达到100%负荷,所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可,太多没有必要,但是处理PCIE的带宽要到40。 GTX 1080 Ti 可以让你完成机视觉任,并在 Kaggle 竞赛中保持强势。 8 GB 的内存对于机视觉任来说够用了。大多数 Kaggle 上的人都在使用这款显卡。 如果你要做机视觉,那么这可能是最低配置。如果做 NLP 和分类数据模,这款还可以。 最后我综合调研情况和实验室需求及经费,选择了机架式的GPU,选择的配置单如下:机架式四路GPU工作站配置参考资料:码农的高薪之路,如何组装一台适合深度学习的工作站?

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    如何用GPU 为你的 Python 深度学习加速?

    我虽然没有带 nVidia GPU 的设备,不过谁说非要在本地机运行代码了?早已是时代了啊!能否用GPU 跑机学习代码,让我的笔记本少花些力气呢? 你的任,已在端运行了。结果然后,我就忙自己的事儿去了。喝茶,看书,还扫了几眼微信订阅号。虽然是按时费,但你不用因为怕多,就死死盯住端运行过程。 证明机学习代码在端运行过程一切顺利。我们还可以查看剩余的可用免费时长。嗯,还剩下1个多小时 GPU时间呢,回头接着玩儿。小结做深度学习任,不一定非得自己购置设备。主要看具体需求。 假如你不需要全天候运行深度学习代码,只是偶尔才遇到开销大的任,这种GPU ,是更为合适的。你花买了深度学习硬件设备,就只有贬值的可能。而且如果利用率低,也是资源浪费。 而同样的租赁格,你可以获得的能力,却是越来越强的。这就是摩尔定律的威力吧。你用没用过其他的GPU 格和易用程度,与 FloydHub 相较如何?

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    高光后再转身,英伟达的AI芯片进阶之路

    当学术界开始尝试用GPU做通用(GPGPU)时,英伟达看到了GPU在图形运之外的潜力,捣鼓出了改变深度学习,也改变了英伟达自己的CUDA(通用并行平台),一个用于GPU通用的并行平台和编程模 刨除用于PC游戏、影视的显卡产品,在其官网可以看到,英伟达的AI产品可被归类为:DGX系统、DRIVE PX、Jetson、Tesla、T4企业。 而代号为Tesla的GPU产品也是目前端主流的训练推理芯片,其专为高性能、深度学习而生。 2018年,英伟达推出了基于Turning架构的端推理GPU产品Tesla T4,这也是T4企业产品的核心硬件构成。 ”系列芯片用于端推理……前有狼后有虎的危机下,英伟达在今年3月击败老对手英特尔,以69.7亿美元的高收购了以色列芯片公司Mellanox以提振数据中心的业,同时发布一系列端侧的AI芯片,强化端之外的边缘侧的布局

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    上挖矿大数据:黑客最钟爱门罗币

    相对而言, 显卡 GPU 是数以千的流处理,一些顶级显卡挖矿效率是 CPU 的上百倍,所以传统的挖矿方式一般采用显卡 GPU 挖矿。 由于主机的资源以 CPU 为主,黑客通过漏洞入侵用户机选择的币种具有统一的特性,这些币种的法主要以 CryptoNight 为主,可以直接使用 CPU 挖矿,不依赖于 GPU 就产生较大的效益 上入侵挖矿行为的感染和挖矿方式主要分为两种类,其中一种类是在病毒木马主体中直接实现相关的扫描、利用、感染和挖矿功能,如下图对某木马逆向可见包地址和矿池地址直接硬编码在程序中: ? 4)自检上部署的业,有条件的话可以进行渗透测试,及早发现并修复业漏洞,避免成为入侵点。 5)使用腾讯镜等安全产品,检测发现上的安全漏洞并且及时修复。 相关能力通过腾讯开放出来,为用户提供黑客入侵检测和漏洞风险预警等,帮助企业解决安全问题。 ?

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    GPU加速Keras模——Colab免费GPU使用攻略

    二,GPU资源的获取方法获取GPU资源的方法大概可以分成以下3种。1,土豪之选直接购买GPU硬件。通常一块用于深度学习的GPU格在几千到几万元人民币不等。 该方案的缺点是比较费,并且需要费些时间去安装cuda,cuDNN,以及tensorflow-gpu等以支持keras使用GPU进行模训练。2,中产之选购买GPU时长。 各家主要的厂商都提供了GPU资源的按需租用。但比较推荐的是Floydhub和国内的极客这两个深度学习平台。 这些深度学习平台提供了已经配置好了各种机学习库和GPU支持的端jupyter notebook,只要上传数据就可以直接跑模,非常贴心。极客GPU时长格目前在5元左右。 但如果是在公司或者学校实验室的环境,存在多个GPU和多个使用者时,为了不让单个同学的任占用全部GPU资源导致其他同学无法使用(tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限,但实际上只使用一个

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    英伟达GTC大会:迄今最强GPU发布

    ▌迄今最大GPU:DGX-2----DGX-2是这次英伟达演讲的重点产品,DGX-2 是首款能够提供每秒两千万亿次浮点运能力的单点,它有16个VoltaGPU,具有 300 台的深度学习处理能力 DGX-2不仅速度更快,并且具有不菲的格,这款全球最强大的GPU为39.9万美元(约人民币250万),就这个来说,很多个人或小企业都是难以支付的,但是黄仁勋称它却能省,300台双CPU格约为 这也给无人驾驶领域带来了教训,因此英伟达划打造一个测试自动驾驶汽车的新系统NVIDIA DRIVE Constellation,它是一种基于两种不同平台。 第一台运行 NVIDIA DRIVE Sim 软件,可以模拟模拟自动驾驶汽车的诸多传感,如摄像头、雷达等。 第二台搭载了 NVIDIA DRIVE Pegasus AI 汽车平台,可运行完整的自动驾驶汽车软件栈,并能够处理来自路面行驶汽车上的传感的模拟数据。 ?

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