来源:Google 作者:文强 【新智元导读】还愁用不起GPU?今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价,P100的价格每小时0.43美元,换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
选自arstechnica 作者:Andrew Cunninghan 机器之心编译 编辑:袁铭怿 2022 年,随着加密货币的崩溃和 PC 销量的下降,此前 GPU 供不应求的局面有所好转,但目前看来,价格没有回落的迹象。 近日,英伟达新发布的几款中高端 GPU 的价格较之前均有上涨,高端 GPU 的价格更是超出 1000 美元,但新一代 GPU 的性能似乎没有跟上飞涨的价格,已经有很长一段时间没有出现像 1060 那样高性价比的 GPU 了。 从左到右,从大到小分别是:GeForce RTX 4080(
今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文,我们在复现代码以及模型训练过程中,GPU的使用是必不可少的,那么大模型训练需要的是GPU,而不是CPU呢。现在市面上又有哪些适合训练的GPU型号呢,价格如何,本文将会将上述疑问的回答一一分享给大家。
大数据文摘作品 作者:Mickey 对于“一卡难求”的“等等党”们来说,最近终于有希望买到自己心怡的显卡了。 今年年初以来,热度攀升两年的GPU价格终于呈现下跌趋势,本季度这一趋势更加明显。据相关数据,今年5月份,显卡价格跌落了15%。不少GPU的价格都跌破了建议零售价,甚至很多过去加价一倍都买不到的卡也终于有货了。 而其主要原因可以归结于虚拟货币的价格回落,以及各国监管部门对虚拟货币挖矿项目开始规范化治理,让挖矿的吸引力降低,用于挖矿的显卡需求自然持续下降。而归于正常定价的显卡,也终于可以让普通玩家有机会
腾讯云GPU云服务器有包年包月和按量计费两种计费模式,同时也支持 时长折扣,时长折扣的比率和 CVM 云服务器可能不同,GPU 实例包括网络、存储(系统盘、数据盘)、计算(CPU 、内存 、GPU)三大部分。下表所展示的价格只包含了实例的计算部分(CPU、内存、GPU)。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 新的GPU系列上市在即,英伟达“忍痛”宣布:打折!打折! 等等党们又胜利了。 英伟达CEO黄仁勋证实了近来外界关于GPU降价的猜测: 目前GPU库存过剩,不得不以远低于当前市场售出价的价格进行销售。 除此之外,在英伟达发布的第二季度财报中,其游戏业务营收为20.4亿美元,同比去年下降33% ,同比第一季度下降44% 。 游戏业务低迷,显卡库存积压。 降价似乎是英伟达不得不走的一条路。 并且不止英伟达一家,GPU降价似乎已经是大势所趋。 价格回落至零
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
全球性的芯片短缺还在继续,消费级显卡价格却雪崩了。最近一段时间,英伟达、AMD 显卡降价的消息越来越多。
机器之心报道 机器之心编辑部 闻所未闻的一夜降价 35%,零售商似乎正试图以成本价甩卖显卡。 全球性的芯片短缺还在继续,消费级显卡价格却雪崩了。最近一段时间,英伟达、AMD 显卡降价的消息越来越多。 据澳大利亚 YouTube 频道 HardwareUnboxed 报道,华硕 RTX 3080 TUF 仅一天就降价了 35%,价格从 2299 澳元(1685 美元)降至 1499 澳元(1100 美元)。虽然仍比建议零售价贵得多,但对于澳大利亚市场而言,新价格应该对潜在买家更具说服力。 英伟达、AMD
从诸多方面来看,2023 年对于想要搭建游戏主机和商用工作站的用户们来说,终于回归了睽违已久的正常状态。在这一年中,大部分主流产品的售价开始持平甚至略低于官方建议零售价,人们终于能以相对合理的价格组装各类电脑,无需担心供不应求或者苦等理想的折扣。虽然总体上,2022 年掀起的 GPU 需求浪潮在过去 12 个月中仍余波未平,但随着英伟达、AMD 和英特尔等大厂新一代 GPU 的面世,买家已经大致可以按照预期价格拿到自己心仪的 GPU。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “国内显卡价格现在总体暴跌,多款GPU售价降至或逼近历史最低。” “国外的显卡价格也跟上了这波降价趋势。” 有网友在贴吧如是爆料。 这位爆料者还上传了7月11日N卡和A卡全网最低价格汇总。 而亚马逊上的部分显卡售价如下。 此外,贴吧上还有人通过统计Wccftech数据得到了下面表格:英伟达的GeForce和AMD的Radeon系列价格大跳水,现售价比建议零售价低了约20%。 其中,英伟达的高端款RTX 3090 Ti更是比建议零售价便宜38%。
来源:arstechnica.com 编译:刘小芹 【新智元导读】最近几周,国外几乎所有主要零售商的高端GPU都已经断货,高端显卡价格一路飙升,而且短缺似乎不会很快结束。GPU出现了前所未有的短缺,背后是投身以太坊、比特币等加密货币挖掘热潮的矿工涌入,游戏玩家难求一卡,英伟达甚至实行“单用户限购2卡”。2018年是否持续显卡大短缺,又或英伟达、AMD等会豪赌一把,加大显卡出货量? 过去几周,国外币圈哀声一片:好的显卡几乎不可能以合适的价格找到,而且显卡短缺似乎不会很快结束。 GPU的短缺始于去年12月份,当
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 显卡成灾了,新的营销方式在慢慢浮出水面。 最近,币圈人士似乎迎来了「灾难性」时刻。 以太坊等虚拟货币一路狂跌,甚至一度跌破了 1000 美元 / 枚,可谓大崩盘。 此外,以太坊 2.0 的共识机制将由工作量证明(PoW)转换为权益证明(PoS)。这意味着,矿工的以太坊收益将与自身质押的 ETH 占全网 ETH 质押的比例相关,不能仅靠购入矿机等硬件。 种种因素之下,蝴蝶效应来了。作为与以太坊货币紧密关联的显卡市场,二手售价也不可避免地再次受到冲击。 图源:tomshardw
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。
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
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署,提供更保姆级别的教程,让完全不懂技术的同学,也能在本地部署大模型~
在深度学习和大数据分析领域,高性能计算能力是至关重要的。英伟达(NVIDIA)作为全球领先的显卡和GPU制造商,推出了多款适用于不同场景的硬件产品。其中,H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而,这些专业级GPU的价格通常非常高昂。
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”。
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验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年,如何选择合适的GPU呢?这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考。
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
工欲善其事必先利其器,今天聊一聊深度学习必备GPU如何去选,记得收藏哦! 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验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年,如何选择合适的GPU呢?这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考。
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
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
在金融领域,计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码,从而提高了研究效率。但是,一般的Python代码速度很慢,不适合用于生产环境。在这篇文章中,我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
【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
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
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
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
3月20日消息,据CNBC报道,英伟达(Nvidia)CEO黄仁勋在接受其采访时表示,英伟达计划以 3 万至 4 万美元的价格出售用于 AI 和 HPC 工作负载的全新Blackwell GPU B200。不过,这只是一个大概的价格,因为英伟达更倾向于销售面向数据中心的整体解决方案,而不仅仅是芯片或加速卡本身。与此同时,Raymond James 分析师认为英伟达 B200 芯片的硬件成本约为 6,000 美元。
昨天,美国对华禁售H800和A800等尖端AI芯片的消息曝出。根据新规,性能达到一定水平的GPU都需要额外的许可证。
编译 | 马晶慧 责编 | 言则 以太坊挖矿的利润究竟有多大?为了正确地回答这个问题,让我们从头说起:先假设一台挖矿设备,然后使用合理的数据,再经过实际分析,看看以太坊挖矿可以赚到多少钱。 图片来源:VentureBeat 我们假设以太坊的价格是固定的。不考虑以太坊增值所带来的利润,可以方便我们将实际的回报率与硬件、电费和其他运行挖矿设备相关的成本关联起来。 我们的假设使用了以下2018年1月的数据(我们尽量使用了合理和中间地带的数据): 挖矿成本的假设 你可以看到,这个虚拟的挖矿设备比市面上现有的最好的
GPU服务器,简单来说,GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能,有效解放计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。
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?
交易所利用限价订单簿(LOB)来处理订单并匹配交易。为了研究目的,拥有大规模高效的LOB动态模拟器是非常重要的。以往,LOB模拟器已经在代理模型(ABMs)、强化学习(RL)环境和生成模型中实施,处理来自历史数据集和手工代理的订单流。对于许多应用,需要处理多个簿,无论是用于ABMs的校准还是RL代理的训练。我们展示了第一个GPU加速的LOB模拟器,名为JAX-LOB,旨在并行处理数千个簿,并显著减少每条消息的处理时间。我们的模拟器的实现基于设计选择,旨在充分利用JAX的功能,同时不影响与LOB相关机制的真实性。
杨净 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在学校里学AI最头疼的是什么? 排第一的肯定是组里算力不够,而且是永远不够,即使春节都不够。 我一个师妹最近就向我吐槽: 找导师吵了架终于在春节前回了老家,但过年时间也得炼丹! 实验室的显卡还不够用,现在家里只有个笔记本,根本跑不动! 我去问了一圈,发现AI学子春节也要炼模型这种事,还挺普遍。 比如投国际会议的,ECCV今年截止日期是3月7日,时间很紧张。 CVPR更要命,Rebuttal截止到2月1日大年初一早上8点,大年三十晚上写论文,真·难
机器之心报道 编辑:蛋酱 一段长达 22 年的关系宣告结束。 很突然、很意外,EVGA 宣布断绝与英伟达的合作关系。 据外媒 videocards,EVGA 邀请了一些科技媒体参加了非公开会议,并公布了这一消息。 几个小时前,EVGA 公司产品管理总监 Jacob Freeman 在其社区论坛上发帖称,公司不会生产下一代英伟达显卡,但将继续销售和支持「现有的当前一代产品」。 您可能已经听说了一些关于 EVGA 下一代产品的消息。有关未来产品和支持的消息,请参见下文: EVGA 不会搭载下一代显卡。
选自Reddit 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 近日,社交新闻站点 Reddit 用户 polaryon 在机器学习板块发起了一个讨论,展示了自己如何用 1200 美元打造一款家用型深度学习配置的全过程,其中英伟达 GPU GTX 1080 占用了一半的预算;在 CPU 方面,polaryon 有多个选择:英特尔的新一代 CPU Core i5 与旧一代 CPU Xeon 2670,并讨论了使用后者的优势与劣势。 我最近觉得是时候做一个能够运行深度学习模型的家用工作站。因此,我用不错的价格购买了 GTX
选自Minimaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型,然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言,动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率,并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是,使用
随着技术和时代的发展,UFO现在改名成UAP,Google成了Alphabet,很多行业的术语也在慢慢过时。
【新智元导读】英特尔与英伟达在数据中心市场激烈竞争:截止 4 月 30 日,英伟达的收入同比增长了 48%,达到 19.4 亿美元;但数据表明,英特尔不仅没有失去数据中心市场,地位反而更加稳固。另一方面,在个人训练深度学习模型时,也会在云端 CPU 和 GPU 间做出选择。前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则,在有些情况下,使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。 英特尔和英伟达正在新的市场——蒸蒸日上的数据中心上展开竞争,而其中核心的部分自然是人工智能(AI)。截止 4
圣诞节前后,国外本应该是一片祥和的气氛,但是总有几家公司喜欢搞事情。老黄就在今天给大家送了个礼物,让不少喜欢AI的用户遭受了晴天霹雳。NVIDIA更新了显卡的用户协议,所有的GeForce系列显卡以后不能在数据中心进行深度学习了。 📷 也就是说,基于GeForce和Titan芯片的深度学习云服务器,就此别过。目前,NVIDIA已经开始在全球范围内开始了禁止活动。日本的的樱花公司已经收到了NVIDIA的通知并且发出了通告,表示马上就会停止提供Quad GPU服务的购买,而这个服务使用的就是Titan X处理器
现在,一些行业内的企业家已经找到了它能够解决的问题,那就是训练 AI 模型所面临的计算能力短缺。
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。
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。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今日夏至,各位打工人加油!(下班可以买点西瓜犒劳自己~) 在这个看似稀松平常的星期二,科技圈还有哪些有意思的新闻? 一起来看看吧! 今日大新闻 加密货币暴跌之下,GPU价格持续回落 今年年初以来,比特币已下跌50%以上——1月份其价格近48000美元/枚;而截至发稿,其价格约为20500美元/枚。 受到加密货币行情影响,2年来一直处于高位的GPU价格也开始持续下滑。 据Tom’s Hardware数据,GPU价格在5月间跌落约15%。 二手GPU的价
近日,OpenAI 创始人 Sam Altman 与 Humanloop CEO Raza Habib 以及其他 20 位开发者面对面进行了一场闭门交流,交流中他们讨论了 OpenAI 的近况与未来的规划。HumanLoop 是一家帮助开发者在大语言模型上构建应用的公司。
图片来源:Hacker News 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 王赫 编辑 | Donna 近年来,以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是,比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。 随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来,从1月17日到18日凌晨,比特币成功止住前一日暴跌的颓势,涨幅接近20%(18.46%)。 如果我们能够智能化的制定投资策略的话,就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。 与传统金融工具相比,加密货币由于
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云