最近因课程需求, 要用ViT模型完成一个简单的图像分类任务, 然而本地GPU资源匮乏, 效率极低。腾讯云提供的云GPU服务器性能强大, 费用合理, 所以笔者试用腾讯云GPU云服务器完成了ViT模型的离线训练, 并记录了试用过程, 以供参考。
点击阅读原文或文末申请链接以提前获取试用资格，将对排名靠前的申请者送出免费 GPU 额度，名额有限，先到先得！ 关于 AI 绘图与 Stable Diffusion 相信不少小伙伴对 Stable Diffsuion 或 AI 绘画技术早已有所耳闻。仅需输入提示词，就可以控制 SD 模型快速生成一批又一批精美图片。在过去的一段时间里，Stable Diffusion 在人物生成、场景生成、媒资生成、设计素材生成、游戏材质生成等领域，都展现出了极大的潜力与令人惊艳的效果。 （Stable Diffsuion
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：
近半年，AIGC 领域惊喜接踵而至。除了 Chatgpt，在AI绘图方面 Stable Diffusion 也大放异彩。网上的教程五花八门，有很多小伙伴根本不知如何下手，苦不堪言。
机器之心发布 机器之心编辑部 入局 AIGC，首先需要跨越对 AI 算力资源的考验 大语言模型（LLM）的出现让人工智能的发展迈入新的阶段，也为其他许多行业打开了广阔的想象空间。如今，商业广告绘图、营销文案、编写代码乃至研究论文的创作方式都为之改变，一场堪比工业革命的新的生产力革命正在进行。 LLM 本质上是在以一种前所未有的方式充分释放数据的价值。上月，彭博社发布了金融领域的垂类大模型 BloombergGPT，基于开源的 GPT-3 框架，使用彭博社的金融大数据进行训练，展现出了极强的应用潜力，也充分印
SuperVessel的云端GPU共享技术为全球首发，**它基于POWER 8处理器和NVIDIA® Tesla® K40 GPU加速器的异构计算系统。**Tesla K40是Tesla加速计算平台的高端加速器，可以向用户提供超级计算级的性能，满足各种严苛的HPC应用需求。 NVIDIA所推出的cuDNN（CUDA深度神经网络库）可以被集成到各个主流深度学习框架中以提供GPU加速支持，其中就包括此次SuperVessel超能云GPU加速服务提供的Caffe、Torch、Theano框架，助研究人员实现更加高效的深度学习模型训练。
首先怀疑是客户端DNS设置问题，检查后发现，IP地址和DNS服务器都是自动获取的，并且全部正确。
随着愈来愈多人工智能应用程序部署在边缘端，IT 组织开始在寻找部署与管理其边缘运算系统及软件的最佳方法。NVIDIAFleet Command 将 NVIDIA 认证系统变成安全的边缘装置，并可在数分钟内将其连接至云端，让任何规模的企业都能享有安全的边缘人工智能。您可以在云端，从NGC 目录或 NGCprivate registry 中部署和管理应用程序、以无线方式更新系统软件，且透过浏览器与网络联机，即能从远程管理系统。您可以使用 NVIDIA LaunchPad 测试产品，协助企业测试 FleetCom
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
远程多用户多会话配置，可以看看腾讯云官网文档：https://cloud.tencent.com/document/product/213/36267
今日，启科量子正式宣布将其首个自主研发的量子部署工具——Runtime 正式开源（开源地址已附于文末）。
【新智元导读】谷歌的论文《数据中心的 TPU 性能分析》（In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit）从技术角度详述了 TPU 能给机器学习带来怎样的提升。Infoworld 的高级编辑 Serdar Yegulalp 撰文以深入浅出的方式简述了 TPU 对于机器学习的意义，以及对于谷歌的意义。作者认为，TPU 使得机器学习过程中的分工更加明确，但谷歌近期内不会将其整合到云服务中。结合新智元此前的报道，外界虽然认可 TPU 的
由于需要使用越来越复杂的神经网络，我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络，不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机，比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性，所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上（但是Theano也可以使用）—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序，允许共享
本文主要介绍 ChatGLM3-6B 的保姆级部署教程，在使用和我相同配置的腾讯云云服务器（是国内的服务器哦！这个难度，懂得都懂），保证一次成功。
本文来自IBC2019（国际广播大会），主要讲述了BBC（英国广播公司）及其合作伙伴使用5G技术进行内容分发和生成方面做出的试验，探索了5G在未来广播中的应用。试验主要由两个项目组成：5G RuralFirst项目及5G智能旅游项目。
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)。
摘要：库是开发的根本，从页面到APP客户端，所有的设计都离不开它，但面对市面上鱼龙混杂的库，如何选择合适又好用的库？对开发新手来说，这是个问题。本文基于各方观点，选出了10大iOS开发者最爱的库。
为针对高效能运算，并加入全新效能及简易程序功能，并行计算编译器与开发工具 PGI 即日起推出全新 PGI 2014 编译器，新版本针对 NVIDIA 和 AMD GPU 加速器加入 OpenACC 2.0 功能，为多核心 x64 提供效能增益，其中包括 NVIDIA Tesla K40 GPU 加速器，也是 OpenACC 首次支援 AMD Radeon GPU 和 APU 。 PGI 2014 编译器与工具 相较于采用最新 AVX 型多核心 Intel 和 AMD x64 处理器的 GCC 编译器
十多年来，Web技术突飞猛进，其中Chrome功不可没，了解Chrome可以帮助我们理解前端行业的发展趋势。
个人建议如果是不怎么熟悉linux相关环境的小白想要快速上手深度学习的开发，可以先试用Windows Server系统，理由是会更偏向于平时使用的Windows系统。
在Windows Server的日常运维中，远程桌面无疑是最常用的工具，没有之一，原因只有三个：1、微软自带，免安装；2、速度快，比任何一款远程控制软件都好用；3、稳定，一般不会出问题。
AI、机器学习以及深度学习，是解决产品推荐、客户互动、财务风险评估、制造瑕疵侦测等各种运算问题的有效工具。在实际场域中使用 AI 模型，又称为推理服务，是将 AI 整合至应用程序中最复杂的部分。NVIDIA Triton 推理服务器可负责推理服务的所有流程，让您能专注于开发应用程序。
腾讯云高性能应用服务 HAI 是为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在 HAI 中，根据应用智能匹配并推选出最适合的GPU算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比。
使用benchmark以启动CUDNN_FIND自动寻找最快的操作，当计算图不会改变的时候（每次输入形状相同，模型不改变）的情况下可以提高性能，反之则降低性能
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
作者：施少怀 褚晓文 编译：弗格森 马文 【新智元导读】这篇论文评估了四个state-of-the-art 的分布式深度学习框架，即Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow分别在单个GPU、多GPU和多节点的环境中的表现。 在学术和产业界，深度学习框架都已经被广泛地部署在面向深度学习应用的GPU服务器中。在深度神经网络的训练过程中，有许多标准的进程或者算法，比如卷积或者随机梯度下降（SGD），但是，不同的框架的运行性能是不一样的，即使是在相同的GPU硬件下运行相同深度的模型
作者：朱建平 腾讯云技术总监，腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情，跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
相关信息： VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 VMware招聘内源开发工程师 VMware招聘应届生开发工程师 《Harbor权威指南》新书发布 1. 背景 ---- GPU作为一种加速器芯片，在机器学习，特别是深度学习中得到广泛的应用。但是，无论是企业、学校、医院或者政府单位，决定在人工智能领域进行投入时，领导却发现： 投入了100万，光买设备就花了80万，工程师还经常抱怨GPU资源不够用 当工程师雄心勃勃打算开始干活，却发现花了一个多星期，IT环境还没有搞好 究其原因，大致有以下三个：
随着 Diffusion Model 的普及，大家可能注意到互联网上有着铺天盖地的人工智能 (AI) 生成的图像，这些图像都是使用『文本到图像』的生成模型生成的：只需要输入一个文本描述（prompt/提示），AI 模型就可以在几秒几分钟内生成一个或多个精准匹配提示的精美图像。截止目前为止，三个最流行的AI作画产品是 📘Stable Diffusion、📘Midjourney和 📘DALL·E 2。
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验。DI-X 平台基于腾讯云的大数据存储与处理能力，集成 Caffe、TensorFlow、Torch 主流深度学习框架，主打行云流水的拖拽式操作，具备强大的业内开源及腾讯自研算法库和模型库。DI-X 平台的推出是腾讯在 AI 领域长线布局中不可缺少的一环，也宣告腾讯云在 AI 布局的全面加速。
西班牙巴塞罗那空中客车集团、CH2MHILL 以及 MetroHealth 是参加 VMware 与 NVIDIA 抢先试用计划的首批企业，参加该计划即可在最新的技术普遍上市之前抢先试用，这些技术用于 GPU 虚拟化、虚拟应用以及桌面基础架构。 选择参加抢先试用计划的客户现已部署了该解决方案的技术预览版。他们有机会与 NVIDIA 和 VMware 的工程团队直接协作，提供直接的体验反馈，影响未来的产品、培训、文档以及服务。感兴趣的各方可以注册参加该计划，网址为 www.nvidia.com/grid-vm
AGI | NLP | A100 | H100 | Nvidia | Aurora
原标题：WebRTC Today & Tomorrow: Interview with W3C WebRTC Chair Bernard Aboba
9月6日，美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%，并将全面开放人工智能计算资源，与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。此次调价的产品不仅包括此前的M60云主机，还包括最新上线的高端AI服务器P40云主机。调价后，美团云GPU相关产品将达到行业最低价的3-8折，击穿行业价格底线。 高品质低价格 让智能计算普惠化 从AlphaGo战胜李世石到我国近日发布的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经步入高速发展阶段，受到前所未有的关注。无论是互联网公司还是传统型企业，纷纷积极拥抱人工智能，试图用AI为业务注入
TGFX（Tencent Graphics） 是一个跨平台的纯 GPU 绘图引擎，提供了完备的图片，矢量和文本的 2D 绘制能力，目前已支持：iOS, Android, macOS, Windows, Linux, 以及 Web 等平台。它最初是从 PAG 动效开源项目中孵化而来，作为谷歌 Skia 绘图引擎的轻量化替代方案，以仅 400K 左右的包体大小实现了 Skia 近2M 包体的绝大部分功能，并为 PAG 4.0 版本带来了约 65% 的包体降低以及 60% 的矢量渲染性能提升。截止 2023 年 10月，借助 PAG 项目，TGFX 已经实际运行在了1500+ 的头部业务场景中，如微信，手Q，王者荣耀，小红书，知乎，Bilibili等，稳定性也经过了 10 亿+ 用户设备的持续验证。除了 PAG 外，TGFX 目前也独立在部分音视频编辑框架，Hippy动态化框架以及腾讯文档中作为底层的绘图引擎使用。
随着新版本的推出，RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年，RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前，RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持！RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展，达到新高度。
App开发，是指专注于手机应用软件开发与服务。 App是application的缩写，通常专指手机上的应用软件，或称手机客户端。另外目前有很多在线app开发[1] 平台，比如应用之星平台很好用。
在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
最近，端测的AI推理芯片市场一片火热，英伟达和英特尔正面对垒，初创企业如履寒冰。而云上AI训练市场，已经从早期的GPU一统天下，发展到如今多方势力割据的局面。
Google、Microsoft以及世界各地其他组织最近的研究表明，GPU花费了高达70%的AI训练时间来等待数据。看看他们的数据管道，这应该不足为奇。下图显示了典型的深度学习数据管道，NVIDIA称这是他们及其客户常用的。
日前，国内云服务商腾讯云宣布推出FPGA云服务器，引起了业界一阵热议，这是继国外亚马逊以及微软等企业在数据中心做出部署FPGA的尝试之后，国内首个FPGA云服务器。短短一年的时间，国内外主流云服务企业
随着机器学习算法和模型的不断发展，传统的软硬件平台、部署环境等无法支撑机器学习的应用，这也成为了目前机器学习方法落地及大规模推广应用的主要困难之一。目前，有关于 MLSys 的研究方向包括硬件领域、软件领域和对机器学习算法的改进三个方面，以 MLSys 2020 为例，本届大会的议题包括：Distributed and parallel learning algorithms（5 篇论文）、Efficient model training（8 篇论文）、Efficient inference and model serving（8 篇论文）、Model/Data Quality and Privacy（4 篇论文）、ML programming models and abstractions & ML applied to systems（5 篇论文）以及 Quantization of deep neural networks（4 篇论文）。整个会议一共录用 34 篇论文。
App测试与Web测试从功能测试和整体流程角度来讲，几乎没有什么区别，都是点点点的测试。
近年来，人工智能、机器学习和深度学习等数据密集型应用和技术呈指数级增长。这些高级应用程序需要巨大的算力，而算力靠的很大一部分就是 GPU 服务器。GPU服务器由高性能图形处理单元 GPU 驱动，它能提供必要的计算强度，以有效地处理复杂的工作负载。本文，我们将探讨当今市场上可用的各种类型的 GPU 服务器，重点介绍它们的主要功能和用途。
有网友将其与GPT-4、Gemini对标，看看它们完成一个简单代码调试问题所需的时间。
在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前，我们先回忆下，什么是CPU？什么是GPU？
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