2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面， Tesla K8
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添旗舰级产品——Tesla K80 双GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供2 倍效能和存储器频宽。
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。
对于类似于自然语言处理等相关实验或项目需要较高配置的服务器，公司或学校服务器达不到要求或者服务器上类似于cuda等驱动或其他工具的版本不能满足要求时，相对于个人笔记本，选择GPU云服务器是个不错的选择，既不用花费大量的资金而且也不需要担心影响其他人的项目，又能根据自己的需要选择合适的操作系统、显卡型号等，最重要的是当搭建环境时像我这种小白在搭建环境时会出现很多问题，实在不行的时候可以重装系统重新搭建。
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库，包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法，支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库，可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类，分割) 的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期，在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库，包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法，支持多GPU并行。使用tf-slim库，可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类，分割)的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
主要介绍主机GPUx1/GPUx2的配置，GPUx4/GPUx8的配置后面介绍，建议结论如下，3080版本总计13000左右，3090版本总计21000左右(显卡加6000左右换成3090，电源换成1000w，其他不需要变即可)。
星星海首款自研GPU服务器和星星海新一代自研双路服务器，后者也是国内首款搭载即将发布的第三代英特尔至强可扩展处理器（Ice Lake）的双路服务器。
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。
很多时候，遇到一张心仪的图片，但是上面总会有一些乱七八糟的水印，或者拍照时出现路人和其他违和的景物，这时候会很苦恼，但是现在，这个问题可以解决啦，Lama Cleaner内置了多种AI 模型构建，功能相当的齐全。可用于快速去除图像中各种水印、物品、人物、字体、等对象，并支持老照片修复、文本替换图像内容等。
爱冒险的你，曾有一颗征服世界的心，但现实是，你没有时间和过多的精力出去走走；爱刺激的你，玩遍了所有地方的鬼屋，但还是觉得，不够真实与带感；爱幻想的你，认为所有事物都带有魔法，而这只是你的自我洗脑...
虽然HPAC相比每平米房价不算个啥，但时代的一颗灰落到个人身上都是一座山，因此不少小伙伴还是限于经济望而却步。但横向来看，毕竟一台好的游戏主机也要好几万；纵向来看，如果看远一点，购买HPAC和发文章的数量肯定是正相关的，或许可以和老板商量，从实验室或小组的经费里拨点赞助，或者下班后可以加班去开滴滴送快递呀，或者街头唱歌的时候脚下放顶帽子，反正办法肯定是有的啦。如果你继续往下看，那么我就假设你已经有办法解决了经济问题，接下来我们将讨论在1.5-2.5w的范围内配置一台HPAC如何选择性价比最高，以及需要考虑哪些问题。
到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
我国高度重视电子政务发展，提出以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化，统筹发展电子政务，构建一体化在线服务平台。《关于加快推进全国一体化在线政务服务平台建设的指导意见》《关于加快推进政务服务“跨省通办”的指导意见》等一系列文件相继印发，不断强化数字政府的顶层设计。
注册网址为：注册 - 腾讯云 (tencent.com)，注册界面如下方图1所示。
本文分成两部分，上一部分传送门：《八百元八核的服务器？二手服务器搭建指南》 在上一部分我们已经学习了搭建二手服务器的基础知识，这部分，我们将深入学习各种配件的详细参数、选择适合的配置、学习搭建八百元八核的服务器。 不过，在我们开始之前，让我先对上一部分中，同学们提出的问题做一下回答。 1、最多人质疑的一点：功耗和噪音问题。 我估计这里大家指的“功耗”应该是“功耗性能比”。受限于老一代的制程，1366的功耗性能比是较低的，而到了2011 V2，事实上已经跟民用级的Core i7-3900系同是22nm制程了，
自从上半年AI绘画火爆出圈后，我就一直在尝试各种方式体验stable diffusion，
GPU 云服务器支持四种镜像类型：公共镜像、自定义镜像、共享镜像、镜像市场。具体详情请单击 了解镜像 >>。 对于刚开始使用腾讯云的用户，可选择【公共镜像】，并根据需要挑选版本。
今年3月~4月，AMD、英特尔、英伟达三家芯片巨头，各自发布了服务器CPU，无一不在强调AI运算与生态。
如何选购腾讯云GPU实例？如何优雅地安装驱动等底层开发工具库？这些问题给深度学习等领域研究/开发人员带来了不少困惑。本篇教程将从实践出发，给出基于腾讯云GPU实例的Best Practice，彻底解决以上问题。
推迟了2个月，北京时间5月14日晚9点，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在自家的厨房里，“亮相”GTC 2020主题演讲会。他把这次的发布会称为，“英伟达史上首次Kitchen keynote（厨房发布会）”。
在上一篇中大家已经熟悉了GPU服务器创建及初始化步骤，那么接下来该如何具体远程开发？如何调试代码、同步数据呢？
“我们平时的实验学习都是在本机的Jupyter服务下的notebook完成，咱们云可以搭建嘛？” —— by 小云同学
除了高性能计算，GPU自身具备的高并行度、矩阵运算与强大的浮点计算能力非常符合深度学习的需求。它可以大幅加速深度学习模型的训练，在相同精度下能提供更快的处理速度、更少的服务器投入以及更低的功耗。小编结合工作中客户咨询的经验，总结出英伟达5大热门机器学习用ＧＰＵ卡。 第五名：Tesla K80 Tesla ——英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌，以性能高、稳定性强，适用于长时间高强度计算著称。 Tesla K80 双GPU 加速器可透过一卡双 GPU 提供双倍传输量，内置24G
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英特尔的GPU“大招”——硬件产品和软件生态——终于一起来了。 AI时代，GPU对计算加速的重要性毋庸置疑。 连英特尔也承认，进入海量智能设备和数据指数增长的时代后，需要将重点从CPU转移到跨CPU、GPU、FPGA和其他加速器的混合架构。英特尔将其称之为“XPU”愿景。 今天，英特尔发布了“XPU”愿景中的两个重要产品： 1、首款数据中心独立显卡，即英特尔服务器GPU 2、用于统一和简化的跨XPU体系架构编程的oneAPI Gold工具包
作为一名设计师，有时候真的在想为什么要选择这个行业，经常性的加班已经让人身心俱疲，加班越来越多，电脑配置越来越高， 但是工资却还是不见长!
很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
你是否在为电脑老是卡顿而烦恼，是否在为电脑内存不足而操心，那么今天我们为各位献上一份电脑组装策略，希望能为君分忧。
我们在进行机器学习的时候，肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡，其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候，真的有时候比使用 GPU 都跑的快，所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候，总是会看到 X 核 XG 这样的表示，今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧！
在云计算市场持续发展给服务器产品提出新要求的同时，来自企业数字化转型升级的需求同样也在加速云服务的变革。
GPU 在HPC领域，GPU比CPU运算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 K40] Tesla系列是N厂专门为HPC退出的GPU产品，无视频输出，仅能做计算。
机房UPS是指专门为机房等大型计算机设施设计的不间断电源。它通常由高性能的电池组、充电器、逆变器、静态开关、监控系统和管理软件等组成，能够为计算机设备提供稳定、可靠的电源保障。
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
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
在深度学习和图形处理等领域，GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的算力，能够为企业提供更高的计算效率及更低廉的IT成本，但同时也有不少研究与开发人员对GPU云服务器有着不少困惑。 以深度学习为例，如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具库，以及如何实现远程开发和调试Python代码呢？ 我们将从实践出发，提出基于腾讯云GPU实例的最佳实践，基于腾讯云GPU服务器打造远程Python/PyTorch开发环境。其实，开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二
作为炼丹工程师，GPU毫无疑问会给我们训练模型带来极高的效率提升，但是一般实际开发都是本地编写然后复制代码到GPU机器上面运行，这样效率就会有一定的折损，而且同时维护两套环境可能还会偶尔会有报错。那么为什么我们不直接远程到GPU机器上直接进行开发呢？
随着云计算的普及，越来越来的业务会选择上云，上云的第一步往往就是云资源的选购，选购云资源时（尤其是IaaS），通常都必须先选择地域Region和可用区AZ，那么我们应该如何选择呢？这两个概念与日常所说的数据中心又有什么区别呢？
---- 新智元报道 编辑：Joey David 【新智元导读】最近，曾拿到斯坦福、UCL、CMU、NYU博士offer、目前在华盛顿大学读博的知名测评博主Tim Dettmers在自己的网站又上线了深度学习领域的GPU深度测评，到底谁才是性能和性价比之王？ 众所周知，在处理深度学习和神经网络任务时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个比较低端的GPU，性能也会胜过CPU。 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体
1、需要有2台以上的腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
下载完成后得到这样的一个文件夹和一个bat文件。双击“启动SAE.bat”来启动SAE。
编译 | 刘畅、尚岩奇、林椿眄 审校 | reason_W 2017年末，Facebook应用机器学习组发布最新论文，对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文，我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战，并给出了Facebook的应对策略和解决思路，对相关行业和研究极其有意义。 摘要 机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本文将详细介绍Facebook在机器学习方面的软硬件
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
近日，国产X86 CPU厂商兆芯正式发布了新一代数据中心级处理器“开胜KH-40000”以及新一代消费级处理器“开先KX-6000G”。
很久很久以前，CPU和内存是分离的，内存控制器位于北桥。CPU每次取数据都要经过北桥中转，CPU嫌太慢，于是，把内存控制器直接集成到了自己内部，而北桥则只保留PCIE控制器。再后来，嫌PCIE控制器也离得太远了，就也把它收归麾下，北桥成了光杆司令，于是退出了历史舞台。现在的主板上只有CPU和I/O桥在一唱一和。突然不知哪天，杀出来了个GPU，之前人们也未曾想过GPU除了渲染图像还能做更多事情，甚至被用来挖矿。GPU也要访问内存，但是现在访问内存要从CPU走一圈，GPU不干了，明明是我在计算，CPU只是控制，为啥我要不远万里从CPU那取数据。于是，GPU和NVMe盘开始勾搭上了。欲知详情，往下看。
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
RouterOS 是由 MikroTik 公司开发的基于 Linux 内核的路由操作系统，是目前功能较强、应用较广的一款软路由系统，适用于中小企事业单位、网吧、宾馆和运营商。通过该软件可以将标准的 PC 电脑变成专业路由器，在软件的开发和应用上可以不断地更新和发展，使其功能在不断增强和完善。特别在无线、认证、策略路由、带宽控制和防火墙过滤等功能上有着非常突出的功能。 本文旨在介绍在腾讯云轻量应用服务器上使用 MikroTik RouterOS CHR 6.48.1 在腾讯云新加坡数据中心和 AWS 新加坡数据中心的两台服务器上配置隧道。 需要注意的是，本文所操作的服务器均位于新加坡共和国，服务器之间的加密数据通信均属新加坡共和国国内通信交换，符合相关法律法规。 本文为《Lighthouse Router （一）：在腾讯云轻量应用服务器上安装 MikroTik RouterOS 并配置简单的端口转发》一文的续集。若您尚未了解 MikroTik RouterOS 的安装和配置，请移步 https://www.idc.moe/archives/qcloud-Lighthouse-RouterOS-1.html 开始您的第一步。
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
（题图 This image was marked with aCC BY-NC-SA 2.0license.）
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