接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
给实习公司组装主机时，电源既装过模组的也装过非模组的。当时没太在意它俩的区别，就知道装非模组的时候比较轻松简单。今天CTO提起这个事，我就去查了一下这二者的详细区别，个人归纳如下表：
【新智元导读】共享单车有了，共享GPU还会远吗？最近有人发起了一个项目，从挖掘加密货币的矿工那里租借GPU，借给AI研究人训练神经网络。矿工能够得到双倍乃至三倍于挖矿所挣的钱，而AI研究人员则有了更便宜、更快速的GPU——比亚马逊AWS虚拟机快5倍，价格仅仅是1/5。 不知道你有没有遇到类似的问题。 作为一个穷困潦倒、在学习深度学习和人工智能的学生，你的项目需要大量GPU来训练神经网络。但很不幸，亚马逊AWS和谷歌云平台的GPU虚拟机太贵（即使有学生优惠，Credit也基本3天就用完了），用以前新智元介绍过
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上，大家都在谈论GPU的重要性。不可置否，GPU是掀起深度学习热潮的主要力量，也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
在上期，我们讨论了AMD主导的基于SRIOV的GPU虚拟化方案。我们也发现了，由于GPU本质上不是CPU的一个外设，而是一个高度并行，具备成千上万个核的计算机，而SRIOV只是提供了对外的PCI-E接口的虚拟化，并没有提供GPU计算核心与内存分配给不同VM的能力，因此，GPU的SRIOV虚拟化方案存在着一些固有的缺陷。
自从2006年深度学习开始展露头角，到2012年前后彻底爆发，再到现在算法已经趋于成熟（某种极限），那么有一些问题已经比较明朗了。
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/655402388
大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能比 H100 稍高。4090 如果极致优化，性价比甚至可以达到 H100 的 2 倍。
该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记，当时也花了不少心血，在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇，放松一下。若对机器学习感兴趣的小伙伴，可以亲自上手体验一番，很有乐趣。
CPU要求：在深度学习任务中，CPU并不负责主要任务，单显卡计算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。
其实TensorFlow有一个别人提供的服务器在用着，不过最近访问不了了，估计给收回去了吧。另外自己的MacBook Pro也其实有TensorFlow，但是这个MacBook Pro是二手的，3000块钱收的，而这个本子在前任主人那里也得呆了2年左右了，虽然不长但也有点小卡，尤其是硬盘容量实在是……随便放点东西就基本满了，像我除了写代码还有一些多媒体制作的小事会有，这玩意一两个就占硬盘好几个G……于是，综上原因，因为要学习深度学习，对硬件有一定的要求，因此就萌生了配一台PC主机的想法了。
在他的配置下，整个系统需花费 6200 美元（约合 41700 元人民币），相比 AI 硬件供应商 Lambda Labs 提供的整机要便宜一半。如何为实验室组装一台最强大的计算机，让我们来看看他是怎么做到的。
Meta官方统计显示，模型下载量已突破120万次，在最大开源平台HF上已经有600+微调的Llama 3变体。
英伟达在2018科隆国际游戏展宣布，新款高端显卡GeForce RTX 2070，RTX 2080和RTX 2080 Ti正式问世。
Oculus在10月份召开的OC3大会上展示了一项最新的技术——异步空间扭曲（Asynchronous Spacewarp, ASP）。日前，Oculus终于正式推出了异步空间扭曲功能，把VR带入到了
日前，ARM发布了最新的Mali GPU：Mali-G52和Mali-G31。ARM表示，Mali-G52在“性能密度”方面比一年前推出的G51提高了30％。而在GPU能效方面，将提高15％。虽然数据
北京时间周五下午3点01分，苹果中国官方正式开启iPhone X预售，将于11月3日发货。除了苹果官网，果粉们也可以到苹果天猫旗舰店参与抢购。据路透社消息，首批iPhone X货源有限，国内市场只有不到27万部。 本以为这次抢购全靠人品，没想到，一刷朋友圈，都是成功预订iPhone X的人们，嗯，发布都说丑，上市抢成狗。 接下来，让我们一起回顾本周VR热点事件。 HTC Vive联合英伟达GPU新品进行捆绑销售 📷 HTC Vive官网更新了Vive捆绑销售选择，同时购买HTC
01 硬件选购 研究需求，遂组装一台全新的计算机，安装Ubuntu，用来运行TensorFlow，同时保留Win10，方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快，各种网络结构也层出不穷。因此，考虑使用多显卡来提升系统的计算能力是有必要的。现阶段，主要购买单块显卡实现整个系统的搭建，同时保留拓展（多显卡）空间。 硬件清单如下： 📷 BOM 以上配置总共花费24173.1元人民币，购买时间主要在6月底7月初，没能赶上京东618的活动，顺便不幸的碰到了显卡缺货，所以价格上仅供参考。 1
英伟达异常低迷的股价似乎并没有影响黄教主的心情。在刚刚结束的最新GTC 2018中国峰会上，英伟达创始人黄仁勋依然一身皮衣，激情四射地完成了长达两个小时的主题演讲。过程中，黄教主生怕现场中国听众听不懂英文没有办法互动，多次转换中文解释，“很便宜”、“太重了”、“你们听得懂吗”。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
因为电脑只有CPU，算力不够，以及很多深度学习教程以及模型都是在GPU环境下进行，所以一直想着怎么样才能白嫖到服务器，毕竟云服务器不便宜，要是经常用的话，对学生党来说是一笔不小的支出。有一天经过群友推荐终于找到了一个可以免费试用200元的云服务器。二话不说，先试试看再说。 添加了 北京超级云计算中心 工作人员。他给我申请了账号，然后根据账号在AI 智算云: https://ai.blsc.cn登录，根据网址的操作文档，以及同一对一的解疑群，便可实现创建对应算力服务器以及远程传输、桌面控制等功能。效果如下图：
树莓派4的rt-thread一直在不断的更新，充分挖掘可以树莓派底层硬件的特性，同时借助各种外设，使得树莓派4成为一个更加适合学习嵌入式开发，验证各种外设功能，学习操作系统的好用的平台。
深度学习常被戏谑为“炼丹术”，那么，GPU于深度学习研究人员而言就是不可或缺的“炼丹炉”。
执行nvidia-smi.exe，显示的显存差1G多，比如原本是24G显存，结果只显示了22G多。
创建一个新的Pycharm项目（如果你的代码在服务器上，你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目，那么进行这一步）
📷 ---- 新智元报道 编辑：克雷格、肖琴、子涵 【新智元导读】3月份的2018 GTC结束后，英伟达今天在中国台湾开了个“专场”，发布了不少新产品，其中包括英伟达GPU服务器标准平台HGX-2和全新的RTX技术，并且黄教主还坚称英伟达GPU“买得越多，省的越多”。 黄仁勋说，今天这场演讲聚焦三大主题： 1、如何持续强化GPU运算能力。 2、庞大的系统、基础架构以及软件生态系统正在围绕英伟达的平台而建立。 3、庞大的终端市场商机以及英伟达建立的软件平台将合作运作
导读：用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难，如果你想要通过成本优化削减成本，你的整体成本包括资源和人力，可能会不降反增。不想在机器闲置时停止？因为这样你可能需要反复的启停，并且重新配置环境或者准备数据。想要通过使用抢占实例降低成本？解决抢占实例的调度问题也可能会花上几周时间。如何很好的利用地区之间的巨大价格差异，或者不同云厂商之间更大的价格差异来降低成本？
作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约1165
Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自
在之前的博客中，来自 MIT 的 Curtis Northcutt 分享了构建专业质量的深度学习工作站和购买零件的所有细节，搭建该工作站共花费了 6200 美元，几乎是 Lambda 和 Bizon 等公司的一半（Lambda 同等工作站需要 12,500 美元）。该博客在 Reddit 上疯传，在接下来的几周里，Lambda 将其 4-GPU 的工作站价格降到了 12000 美元。
这些选项与传统的服务器部署模式类似：你可以部署在自己的服务器上，也可以在一个联合本地中心部署，你甚至可以在“托管但是专用”的基础上使用一个传统的托管服务。 这些指南适用于混合云及私有云。事实上，大多数组织都无法将完全私有的云适当化，但是他们可以为混合模型提供一个很好的案例。在混合云中，你可以通过公有云服务集成一个云并将其运行在由你直接管理的系统上。目前在市场上占据主要地位的公有云——AWS、微软Azure和谷歌云平台——都对这种集成提供了广泛的支持。 有很多的因素会致使你需要在一个私有环境中运行部分
深度学习是一个计算需求强烈的领域，您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下，这可能看起来像是等待实验结束的几个月，或者运行一天或更长时间的实验，只是看到所选参数已关闭。 有了一个好的，坚实的GPU，人们可以快速迭代深度学习网络，并在几天而不是几个月，几小时而不是几天，几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此，在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GPU呢？这个博客文章将深入探讨这个问题，并会借给你的建议，这将有助于你做出适合你的选择。 拥有高速GPU是开始学
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
多数人可能都了解，在神经网络近70年的历史中，寒冬和泡沫交替出现，——事实上，藏在神经网络背后的专用硬件加速器（ASIC）也是如此。
来源：量子位 作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 编译：问耕 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文教你万元打造一个深度学习系统。 Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算
新智元报道 来源：theinquirer.net等 编辑：文强 【新智元导读】AMD今天公开展示了全球首款7纳米制程的GPU芯片原型，含有32GB的高带宽内存，专为人工智能和深度学习设计，用于工作
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
最近，有相当多的人想知道如何选择机器学习的GPU。以现状来说，深度学习的成功依赖于拥有合适的硬件。当我在构建我的个人深度学习盒时，我查看了市场上所有的GPU。在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器
Q：有什么需求？ A：跑耗资源的科学运算。 Q：为什么捡垃圾？ A：因为穷。 Q：怎么捡垃圾？ A：全能的淘宝。
我从 2012 年开始建站和使用的虚拟主机就是西部数码，期间我自己的泪雪博客还曾获得过西部数码的赞助，直到后来也成了西部数码的代理商，但是也基本都是服务于自己的使用，因为我们自己有一系列的网站。
活动火热报名中！欢迎扫码 天玑9000的产能问题，让联发科很头疼。 作者 | 来自镁客星球的家衡 今日，联发科在其官方微博宣布，将于明天正式发布天玑处理器系列新品。依据此前@数码闲聊站的爆料，这次联发科要发布的新品为天玑8000系列，包括天玑8100和天玑8000两款芯片。 从定位上来看，天玑8000系列为中端处理器，其中天玑8100性能更强，可以与市面上的次旗舰级别处理器媲美。从安兔兔的跑分可以看出，天玑8100综合成绩已经突破了82万分，超过了高通上一代骁龙888旗舰处理器，在天玑系列中仅次于天玑90
CPU的指令集通常被设计用来处理各种类型的任务，包括算术运算、逻辑运算、位操作等。由于其通用性，CPU的指令集比较复杂，执行各种任务的速度都不尽相同。此外，CPU还需要进行大量的控制和状态转换，因此在某些情况下，它的效率并不高。
不仅更新Surface系列电脑，Surface Duo折叠手机，而且还推出了一款全新的「三合一」笔记本电脑。
上一篇文章（链接），小枣君给大家介绍了CPU和GPU。今天，我继续介绍计算芯片领域的另外两位主角——ASIC和FPGA。
章翻译自： Which GPU(s) to Get for Deep Learning（http://t.cn/R6sZh27） 深度学习是一个计算需求强烈的领域，GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下，等待一个实验完成往往需要很长时间，可能是运行一天，几天，几个月或更长的时间。因此，选择一个好的，合适的GPU，研究人员可以快速开始迭代深度学习网络，几个月的实验可以在几天之内跑完，几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此，在购买GPU时，正确的选择至关重要。那么应该如何选择适
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。
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