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拥有高速计算与图形处理能力的云服务器
  • Google Colab免费GPU教程

    现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。?image.png你好!我将向您展示如何使用Google Colab,这是Google为AI开发人员提供的免费云服务。使用Colab,您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。感谢KDnuggets!谷歌Colab是一个免费的云服务,现在它支持免费的GPU!您可以;提高您的Python编程语言编码技巧。开发利用流行的库如深学习应用Keras,TensorFlow,PyTorch,和OpenCV的。将Colab与其他免费云服务区分开来的最重要特征是:Colab提供GPU并且完全免费。有关该服务的详细信息,请参见常见问题页面。让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹?image.png设置免费GPU改变默认硬件(CPU到GPU,反之亦然)非常简单; 只需按照编辑>笔记本设置或运行时>更改运行时类型,然后选择GPU作为硬件加速器。?
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  • 用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略

    重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。二,GPU计算资源的获取方法获取GPU计算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价格在几千到几万元人民币不等。3,难民之选使用云端免费GPU资源。目前发现的比较可靠的提供免费GPU计算资源的有两个平台,一个是Google Colaboratory,另外一个是Kaggle kernel。三,Colab免费GPU使用攻略1,登陆Google DriveGoogle Drive的网址是:https:drive.google.comdrive如果没有google账号,需要注册google的gmail当存在可用的GPU时,如果不特意指定device,keras的后端tensorflow(GPU版本)会自动优先选择使用GPU来创建张量和执行张量计算。
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  • 免费GPU哪家强?谷歌Kaggle vs. Colab

    作者 | Jeff Hale译者 | Monanfei责编 | 夕颜出品 | AI科技大本营(id:rgznai100) 谷歌有两个平台提供免费的云端GPU:Colab和Kaggle, 如果你想深入学习人工智能和深度学习技术Kaggle 和 Colab 是两个非常相似的产品,它们都具有如下特性:提供免费的GPU在浏览器中使用Jupyter进行交互——但是它们都有自己独特的风格旨在促进机器学习的协作都是谷歌的产品不是十全十美在正式开始之前,我们得先了解一些GPU的背景知识。什么是GPU?GPU是图形处理单元的简称,最初GPU是为加速视频游戏的图形所开发的专用芯片,它们能够快速的完成大量的矩阵运算。该特性也使得GPU在深度学习领域崭露头角,有趣的是,出于相同的原因,GPU也是挖掘加密货币的首选工具。?Nvidia P100 GPU为什么要使用GPU?优缺点对比谷歌是一家希望您支付GPU费用的公司,天下没有免费的午餐。?Colab和Kaggle当然会有一些令人沮丧的问题。
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  • 谷歌GPU资源免费啦

    普通意义上来讲,训练深度网络时,GPU比CPU快40倍左右,也就是说GPU一个小时内可以完成CPU训练两天的量。但是GPU不菲的价格让人望而却步,看完这篇文章就可以随心所欲的拥有自己的GPU。Colaboratory 可免费使用,而且其后端有一个K80 GPU支持。一句话,就是给买不起GPU的小伙伴提供一个免费GPU训练平台。为了免费使用这个GPU需要满足以下几条要求:第一,有一个Google账号;第二,会访问外国网站;没有第三。1免费使用k80 gpu的正确姿势废话不多说,公众号 机器学习算法全栈工程师 的老司机决定带你们飞:首先打开你的google colab,登陆你的Google账号,没有的话请自行创建一个,刚打开的时候是一片空白)后言注:此GPU的使用也有一些麻烦,比如要访问外国网站,而且代码必须是在notebook里,而不能是py脚本,但是对于缺乏gpu资源的小伙伴们来说的确是一个福音了。
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  • 如何用免费GPU学习AI算法?这篇算法资源大集锦别错过

    为了阅读连贯性,本文先简单介绍一下AI Studio,然后讲解下免费GPU资源政策的变化与怎么拿,最后按照从入门到高阶,介绍一些能帮助你尽快掌握各种算法的资源。和Kaggle类似,AI Studio也提供了GPU支持,但百度AI Studio在GPU上有一个很明显的优势。Kaggle 最近把Tesla K80的GPU升级到了P100,确实比以前快不少,但AI Studio采用的是Tesla V100的GPU,更胜一筹。下表对比了两款GPU性能:?如何获得免费算力卡我之前写过一篇文章关于如何薅百度AI Studio的GPU羊毛的文章, 详细的大家可以参考一下。不过距离上次薅羊毛到现在也三个月过去了,百度的免费GPU算力政策发生了变动,而且是往更好的变动。之前是每日运行项目送12个小时算力,现在是每天送24小时!
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  • 谷歌免费GPU训练星际2AI好难?你需要份debug指南

    Root 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI自从去年8月10号暴雪开放了星际争霸II的人工智能API之后,数不清的AI研究者前赴后继地加入了训练星际2 AI的队伍中。但并非所有人都舍得掏钱购买昂贵的GPU。还好,谷歌近期大发善心提供免费的云GPU,这下有更多的人可以训练星际2AI了。那用免费的GPU训练AI会遇到哪些坑?以下是post全文:太长不看版:如果你想用GPU硬件搭建一个免费的星际争霸II机器学习的环境,看我在谷歌Colab上的笔记:https:colab.research.google.comdrive1AzCKV98UaQQz2aJIeGWlExcxBrpgKsIV但我认为,对于全球训练星际争霸II AI智能体的研究群体来说,更有价值的是告诉他们,怎样用谷歌免费的GPU,在谷歌Colab跑起来星际争霸II的AI。我就自己先动手试了一下。△ RIP debug中当你只能用网页时……我就试了服务器上不同版本的星际争霸II,包括暴雪提供4.0.2版本,3.17版本,和3.16.1版本。居然!都不行!
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  • 又有免费GPU资源了:可直接跑Jupyter Notebook,还支持断点续命

    又有新的GPU资源可以免费用了。福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司,他们提供了名叫Gradient的服务:大家都可以用云端GPU,直接跑Jupyter Notebook,不需要付费。再选一个免费的GPU资源: ?选好之后,点击“创建Notebook”。一旦创建完毕,系统便会自动开始运行项目。 当然,随时可以按停,随时可以继续。在免费服务里,每次最多跑6小时就会自动关闭,但并没有限制次数,断了还可以继续跑。目前,免费的计算资源有这些:?另外,付费的GPU资源,也没有贵到不可接受: ?其实运行一个项目,倒未必需要多大的算力。· 有多种GPU和CPU可以用来部署。· 支持多实例部署,可以自动平衡负载。· 每个部署,都有自己专用的安全端点URL。另外,Gradient支持在同一环境里添加更多存储,添加高端专用GPU。训练一个复杂的模型,比如要训练一两天、数据集有1TB的那种,也完全可以。
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  • 独家 | 教你使用Keras on Google Colab(免费GPU)微调深度神经网络

    本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:如何在Colab上创建您的第一个Jupyter笔记本并使用免费的GPU。如何在Colab上上传和使用自定义数据集。然后选择您的运行时间类型,从硬件加速器下拉菜单中选择GPU并保存您的设置,如下图所示:? 3. 将您的自定义数据集上传到Colab您已将笔记本设置为在GPU上运行。使用GPU进行训练 一次迭代大约需要1秒钟,贼快!验证集的最大精度高于98%。还不错,对吧?现在,让我们暂停一下。让我们比较使用和不使用GPU的训练速度(如果需要,可以跳过此比较并跳转到测试部分)。要在没有GPU的情况下进行训练,请将硬件加速器设置为无(参见上面的第2节)。这是培训日志。没有GPU,一次迭代需要大约30秒,而使用GPU训练只需要1秒(大约快30倍?)。?
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  • 免费使用谷歌GPU资源训练自己的深度模型

    普通意义上来讲,训练深度网络时,GPU比CPU快40倍左右,也就是说GPU一个小时内可以完成CPU训练两天的量。但是GPU不菲的价格让人望而却步,看完这篇文章就可以随心所欲的拥有自己的GPU。Colaboratory 可免费使用,而且其后端有一个K80 GPU支持。一句话,就是给买不起GPU的小伙伴提供一个免费GPU训练平台。为了免费使用这个GPU需要满足以下几条要求:第一,有一个Google账号;第二,会访问外国网站;没有第三。1免费使用k80 gpu的正确姿势废话不多说,公众号 机器学习算法全栈工程师 的老司机决定带你们飞:首先打开你的google colab,登陆你的Google账号,没有的话请自行创建一个,刚打开的时候是一片空白)后言注:此GPU的使用也有一些麻烦,比如要访问外国网站,而且代码必须是在notebook里,而不能是py脚本,但是对于缺乏gpu资源的小伙伴们来说的确是一个福音了。
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  • 免费GPU计算资源哪里有?带你薅薅国内GPU羊毛

    但最近知乎上又有一套国产GPU资源的薅羊毛分享,价值上亿的高性能算力,对科研学习者完全免费。这就是百度的AI Studio。现在,我们将这篇测评及使用分享转载如下,祝薅羊毛开心顺利。和Kaggle类似,AI Studio也提供了GPU支持,但百度AI Studio在GPU上有一个很明显的优势。Kaggle采用的是Tesla K80的GPU, AI Studio采用的是Tesla V100的GPU,那么下表对比两款单精度浮点运算性能,就能感觉v100的优势了。?不过需要提醒的是,AI Studio目前还是按运行环境启动时间来计费,是在无GPU环境下把代码写好,再开启GPU去跑。我寻思每天免费让你12小时NVIDIA v 100GPU这种事情,真的是天上掉馅饼吧。
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  • 国内免费GPU资源哪里找,最新算力薅羊毛方法在此

    和 Kaggle 类似,AI Studio 也提供了 GPU 支持,但百度 AI Studio 有一个很明显的优势:它的 GPU 型号是 Tesla V100。GPU 相比 CPU 来说提升效果为 8 倍,因为训练过程有验证测试,所以并未达到理论上的 12.5x 的加速。由于架构的超参不一样,直接对比运行时间不太严谨,但从 GPU 提升速度的倍数上来说,AI Studio 略胜一筹。不过需要提醒的是,AI Studio 目前还是按运行环境启动时间来计费,是在无 GPU 环境下把代码写好,再开启 GPU 去跑。我寻思每天免费让你 12 小时 NVIDIA V100 GPU 这种事情,真的是天上掉馅饼吧。
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  • Google开源机器学习示例库:浏览器上可运行,免费GPU后端支持

    几个月前,TensorFlow团队推出了一款类似Jupyter的交互式工具Colab,用户可以用谷歌免费提供的GPU直接通过浏览器运行代码无需设置。而最新推出的种子库,还能与Colab交相辉映。?之后进入Colab笔记本就可以立即连接到GPU学习示例和教程。
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  • 【永久免费使用谷歌GPU】英伟达可能要发布专用于挖矿的GPU

    新智元编译 来源:Hackernoon作者:Nick Bourdakos编译:刘小芹、克雷格【新智元导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵?今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。是的,永久免费。另一方面,面对免费GPU,英伟达并无畏惧,还有消息传出,3月份GTC大会该公司会发布一条挖矿专线。?训练模型,无疑是机器学习中最耗费时间和成本最高的部分。Nick Bourdakos有幸遭遇了一款叫做Google Colab的伟大工具,能够永久免费使用谷歌的GPU!只要有谷歌账户,无需登录就能使用。先来看安装方法介绍。Bourdakos也在P100 GPU上运行了它,并且每步都将其降至0.4秒。不过,正所谓一分钱一分货,免费的东西不一定是最好的。从2017年底开始,一直有传言称加密货币挖掘极大推动了英伟达GPU价格的增长,甚至一度让多款GPU断货。
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  • 资讯 | 总奖金 200 万的 AI Challenger 开赛,可申请免费 GPU 资源

    另外,大赛主办方表示,将努力为条件有限的参赛选手提供免费 GPU 资源的支持,帮助他们圆梦AI,选手可在各赛道相关数据集下载的页面进行申请。赛程安排9月4日10:00,开放训练数据集以及验证数据集。
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  • 使用预装 GPU 驱动的镜像

    操作场景为方便用户使用,云市场提供了预装 GPU 驱动的镜像。在创建 GPU 实例时,可以通过镜像市场选择相关镜像完成部署。如下图所示:在弹出的“选择镜像”对话框的搜索框中,输入 GPU 并单击搜索按钮。列出所有预装 GPU 驱动的镜像,如下图所示:根据实际需求,选择预装 GPU 驱动的镜像,单击【免费使用】。如下图所示:本文以 CentOS 7.5 NVIDIA GPU 基础镜像(预装驱动和 CUDA 9.2) 为例,您可根据实际需求并参考 NVIDIA GPU 驱动预装镜像 进行选择。NVIDIA GPU 驱动预装镜像CentOS 7.2 NVIDIA GPU 基础镜像(预装驱动和 CUDA 9.2)CentOS 7.5 NVIDIA GPU 基础镜像(预装驱动和 CUDA 9.2)CentOS 7.6 NVIDIA GPU 基础镜像(预装驱动和 CUDA 10) 以上镜像为计算型 GPU 实例 GN2GN6GN6SGN7GN8GN10GN10SGN10X 专用,预装了 NVIDIA
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  • Colab 免费提供 Tesla T4 GPU,是时候薅羊毛了

    机器之心报道机器之心编辑部近日,Colab 全面将 K80 替换为 Tesla T4,新一代图灵架构、16GB 显存,免费 GPU 也能这么强。想要获取免费算力?可能最常见的方法就是薅谷歌的羊毛,不论是 Colab 和 Kaggle Kernel,它们都提供免费的 K80 GPU 算力。最近,Colab 在 Twitter 官方账户上表示,现在已经可以免费用 T4 GPU 了,它不仅能够提供更多的计算力,同时还提供更大的显存:?看到这条信息,小编也是挺激动的,终于有了更强大的免费算力,我们马上在 Colab 上查看 GPU 的使用情况。图灵架构下的 Tesla T4T4 GPU 适用于许多机器学习、可视化和其它 GPU 加速工作负载。
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  • 遭浑水报告做空,瑞幸咖啡一度深跌近27%;滴滴云免费开放GPU算力,用于抗击疫情相关工作|ITDaily

    (华尔街见闻)滴滴云免费开放GPU算力,用于抗击疫情相关工作今日,滴滴云方面宣布,免费向国内科研机构、医疗及救助平台等开放用于抗击疫情相关工作的GPU云计算资源和技术支持,包括但不限于GPU云服务器、负载均衡
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  • 使用 GPU 节点

    创建 GPU 云服务器有以下多种方式: 新建 GPU 云服务器添加已有 GPU 云服务器新建GPU节点池 使用限制添加的节点需要选择 GPU 机型,可根据需求选择自动安装 GPU 驱动,详情可参见 GPUTKE 仅在集群 kubernetes 版本大于1.8.*时支持使用 GPU 调度。默认情况下,容器之间不共享 GPU,每个容器可以请求一个或多个 GPU。无法请求 GPU 的一小部分。当前独立集群的Master节点暂不支持设置为 GPU 机型。 操作步骤新建 GPU 云服务器具体操作请参考 新增节点。)特性后,一颗 A100 GPU 将被划分为七个独立的 GPU 实例,帮助您在多个作业并行的场景下提高 GPU 利用率,详情可参见 NVIDIA 官网指南。添加已有 GPU 云服务器具体操作请参考 添加已有节点。添加过程中,请注意以下两点: 在 “选择节点” 页面,勾选已有的 GPU 节点。如下图所示:按需配置自动安装 GPU 驱动、MIG 等参数。
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