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
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。
步骤2: 将步骤1复制出来的双key链接中加粗的第一部分双十一链接替换为为返佣合辑页链接：https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站，典型的配置有两种，分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
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
在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比如英伟达3090TI现
在计算机图形学顶会SIGGRAPH上，老黄宣布了英伟达最新的超级芯片NVIDIA DGX GH200 Grace Hopper。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：李沐，亚马逊首席科学家，来源：新智元 【导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比
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。
【新智元导读】今天在刚刚结束的GTC 2018上，英伟达CEO黄仁勋说两件大事，一是发布了迄今最大的GPU，二是暂定自动驾驶暂停研发。随后英伟达股价下跌3.8%。GPU正在成为一种计算范式，但本质性突破乏善可陈，教主一路回顾过去创下的纪录，而鼎盛之下，衰退的迹象，似乎已经潜藏。 黄仁勋在熟悉的背景音乐中上场，GTC今年已经是第十年了。 称不上激昂，但显然迫不及待要分享。不是首先揭幕万众期待的新品，而是回归初心——黄仁勋说，图形技术是GPU的核心驱动力，是虚拟现实的根本，在各种各样的领域，我们想将信息和数据
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。
📷 ---- 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
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。
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
注：本文转载自公众号腾讯云。 你或许也有过这样的想法... 出门来不及的时候，要是有十双手一起收拾就好了 这么多人，为什么没有100条队 今天这工作量，需要1000个我一起才做得完 其实，你的电脑每一秒都在面对这样的难题。 为了把你眼前的图像显示出来，它需要给几百万个像素点，算出每秒几十帧的像素值。 一秒钟就是几亿次并行计算。 这还只是把画面显示出来。如果是渲染一段3D动画，计算量就更大了。 能同时完成这么多计算却依然不卡，靠的就是GPU（图形处理器）。 相对于CPU，它拥有大量的算术逻辑单元，
如果你想了，那么请继续往下看，经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策，带你拿下最爽的服务器！！！！！
📷 来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读7分钟 加快训练速度，更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神
机器之心报道 编辑：泽南 又到了人们喜闻乐见的显卡对决时间。 虽然如今人们用来训练深度学习的 GPU 大多出自英伟达，但它旗下的产品经常会让人在购买时难以抉择。 去年 12 月，英伟达将专业图形加速显卡产品线更新至安培架构，其中最高端的 RTX A6000 是最被人关注的一款。 在基本规格上，A6000 基于完整的 GA102 GPU 核心打造，内建 10752 个 CUDA 核心和第三代 Tensor Core，单精度浮点性能达到了 38.7 TFLOPs。它的显存容量达到 48GB，类型是 GDDR6
还记得 CVPR 2015 开完会回来，感觉大家都在讨论 deep learning，convolutional neural network，当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集，结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板，让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑，我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑，结果没过多长时间，大家都不用了，只用自己的笔记本，所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
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
选自Medium 作者：Yusaku Sako 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 去年 12 月 8 日，英伟达在 NIPS 2017 大会的一次活动中发布了最新消费级旗舰显卡 Titan V——Volta 架构，包含最新的神经网络计算单元 Tensor Core。英伟达宣称这块最新 Titan 旗舰的性能可达上一代产品（Titan Xp）的九倍。这款售价高达 3000 美元的显卡是否值得购买？随着 Titan V 陆续进入用户手中，已有人对其进行了评测。 Titan V 是英伟达最近推出的「桌面级」GPU
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
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。
BAT这样的互联网巨头，赚的钱完全不是芯片公司所能够企及的。想当年，做梦也不会想到，做芯片的薪水能够比肩互联网公司。更没想到。互联网巨头会看得上芯片这样的微薄利润。
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。
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
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，
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。
博主手里有一块正点原子 STM32F103 单片机开发板，一块基于三星 S3C2440 的 JZ2440 开发板，一块 NXP 的 IMX6ULL 开发板，缺一块高性能开发板，所以去找了一下，发现 RK3288、RK3399、RK3399pro 不错，然后发现 RK 是国产，于是去了解了一下。
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。
目前在售的NVIDIA Volta架构中Tesla V100处于深度学习GPU专业卡的最顶端位置！拥有5120个CUDA核心、640个Tensor辅助核心，核心面积达到了815平方毫米，集成了210亿个晶体管。作为Tesla P100的升级产品，Tesla V100同样拥有有两个不同的版本：一个是支持NVLInk,一个是支持PCIE。
---- 新智元报道 编辑：David 好困 【新智元导读】英特尔又放大招！7纳米全新GPU专攻AI计算，2倍性能碾压老黄A100，这回「牙膏厂」是杀到英伟达家门口了？ 最近，牙膏厂又支棱起来了！ 5月10日，英特尔正式发布了面向AI训练和理解的第二代GPU处理器——Gaudi2。 制程上使用了台积电的7纳米工艺，甚至超过了目前自家最先进的CPU系列。 根据英特尔的测试，Gaudi2的性能最高可以达到英伟达A100的2倍。 兵临「老黄」城下？ Gaudi2以16nm的第一代Gaudi架构为基
有些软件，比如税务软件使用时提示是虚拟机就无法进行下一步了，加个子用户级别的白名单（hide_virtual_user），开任何白名单都需要时间生效，建议开白后等十几分钟再用这个子用户买的机器就绕过软件关于是否虚拟机的检测了，但即便绕过，毕竟还是不支持二次虚拟化，那些需要二次虚拟化才能正常运行的软件即便想办法安装上了也是会出现不稳定的情况。
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之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码，但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候，训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面，关键显存存在瓶颈，导致每次训练的batch-size不敢调的过高(batch-size与训练结果存在一定的关系)，对训练结果的影响还是比较大的。
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么，应该买什么样的电脑，什么样的显卡比较适合，自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑，现在总结了下，为大家稍微讲解一下所需要的配置，以及推荐清单。
如果想要搭建自己的计算平台，首先要购买服务器，本节内容我们将介绍服务器硬件相关的内容。前面介绍过计算资源无上限要求，要满足最低下限要求。而且服务器具有较大的扩展性，可以根据实际情况进行扩展。而且服务器都是模块化的，根据自己的预算，选择适合自己的设备。
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 仅需 2100 元，打造一台 AI 服务器，玩转本地大模型和 Stable Diffusion。
树莓派自2012问世以来，从第一款Pi 1到现在的Pi 4经历了4个大版本，在RAM大小和外围设备支持方面都发生了很大的变化。那么2019年千呼万唤始出来的树莓派4b现在售价是多少钱，性能有什么样的提升，值不值得购买呢？
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
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”。
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 在到处都是开源工具和学习资料的今天，深度学习的门槛已经大大降低。然而，学习的门槛降低并不意味着学习的成本降低了，比如说动则上万的 GPU。 不管是买 GPU，还是买云服务，对很多人来说都是一笔不小的花销。今天，我们就教大家一个薅资本主义羊毛的新方法：通过 Kaggle Kernels 免费使用英伟达 GPU！ 首先，我们来介绍下什么是 Kaggle Kernels。 Kaggle 是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛
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。
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识：https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算，在较新的微架构中，专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心，因此，人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
GPU云服务器，如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力，需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License（实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了，否则打开软件报错，但是软件实际运行的渲染效果怎样，是否跟license有关，需要业务自己去验证）。
一年一度的双十一又要到了，岁岁有今朝，年年有今日，但是不同的是每年的活动都不一样，这不腾讯云今年的双十一活动又开始了，而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大，有人要问，这样的优惠必须11.11 才会有吗？
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。
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