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。
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。
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。我们提供和标准云服务器一致的管理方式，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。
最近随着下一代NVIDIA Ampere计算架构全新发布，腾讯云作为国内云厂商的领导者，将成为业内率先推出采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU的云服务实例的云厂商之一。为企业在深度学习训练与推理、高性能计算、数据分析、视频分析等领域提供更高性能的计算资源，同时进一步降低企业的使用成本，帮助企业更快投入市场。 腾讯云即将搭载的NVIDIA A100 Tensor Core GPU，为各种规模的AI、数据分析和HPC都提供了前所未有的加速，以应对各种各样复杂的计算挑
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）。
作为云计算服务的重要组成部分，云服务器以其简单高效、安全可靠、弹性扩展的特性成为核心力量，构建了包括计算、网络、存储在内的综合服务平台。以腾讯云服务器为例，CVM不仅提供了镜像复制、快照备份等功能，还可以按实际使用计算费用。借此，用户可以在数分钟内获取并配置腾讯云服务器计算实例。值得一提的是，腾讯云服务器对于前沿的高性能计算也有较好的支持。今年初，腾讯云推出了高性能异构计算基础设施----FPGA云服务。
云计算是一个术语，用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说，云计算就是基于互联网的计算。在过去，人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
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
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。
数据工程师都喜欢Jupyter Notebook，但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型，而您的计算机却无法胜任。好消息来了，您可以将Jupyter Notebook文件导入Kaggle。如果您是数据科学的新手，那么Kaggle对你而言是一个举办有奖金的数据科学竞赛的网站。实际上，Kaggle还是一个拥有丰富信息的伟大社区，非常愿意帮助您提升数据科学水平。
为培养云计算技术人才，针对高校组织的计算机相关比赛，腾讯云将免费提供比赛期间的云计算资源支持，鼓励高校学生实现云上便捷开发！
距离Ubuntu 17.10发布还有2个月左右，在正式版发布之前，让我们来看看新版系统带来哪些新特性。
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
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。
官方的github地址如下：https://github.com/Sanster/lama-cleaner 拥有将近15k的star，接下来简单介绍一下lama-cleaner的特性
7月21日，量子位联合NVIDIA英伟达举行了线下交流会，跟现场近百位开发者同学共同探讨了深度学习服务器搭建过程中可能出现的问题，交流了在开发中的实战经验。
“ 之前尝试过在各种不同的云平台、云算力，部署清华大模型 ChatGLM2-6B，有失败有成功，但不是很理想。这次使用免费的阿里云机器学习GPU资源，终于成功了。”
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：
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
Pi-hole 是一个通过自己的 Linux 硬件实现网络广告拦截的 DNS 陷阱，无需安装任何客户端软件即可保护设备免受不需要的内容干扰。
疫情牵动着每一个人的心，疫苗研发和药物筛选工作更是争分夺秒。 分离毒株、药物筛选、新药研发等需要进行大量的数据分析和科学超算工作。腾讯云具有强大的CPU及GPU算力调度能力，能够为基因测序、医疗工程提供稳定高效的算力支持，从而降低创新药物前期研发的成本与周期。 为助力研究机构加速新药筛查和疫苗研发，腾讯云组建了应急工作小组，免费开放云超算等能力。目前，已向中山大学药学院罗海彬教授团队提供了批量GPU云服务器免费使用权，帮助该团队推进病毒药物的筛选工作；向北京生命科学研究所/清华大学生物医学交叉研究院
腾讯云轻量4核8G12M应用服务器带宽优惠价446元一年，518元15个月，12M公网带宽下载速度峰值可达1536KB/秒，折合1.5M/s，每月2000GB月流量，折合每天66GB，系统盘为180GB SSD盘，地域节点可选上海、广州或北京，4核8G服务器网来详细说下腾讯云轻量应用服务器4核8G12M配置、优惠价格、CPU型号处理器主频、限制条件、公网带宽、月流量详细性能评测：
下面将带你使用 Google 提供的免费的 Colab 服务，快速部署一个带有图形化聊天界面的 Llama2 ，体验一下开源 GPT 的魅力！
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 美国东部时间10月21日，全球倍受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单，浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能记录，在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。 MLPerf是当前全球最具影响力的AI计算基准评测组织，由图灵奖得主大卫·帕特森（David Patterson）联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等单位共同成立，每年组织全球AI训练和AI推理性能测试并发榜。此次MLPerf的AI推理基准测试有全球23家公司和单位
GPU机器有2种，一种是GPU云服务器，一种是裸金属GPU，裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
假如你是一枚学生党，既没有钱，学校实验室计算卡又不够用，却入了机器学习的门，那你肯定用过一个神器：Google Colab。
11月20日消息，英伟达（NVIDIA）推出的“Hopper”H100 GPU是目前全球AI巨头极力争夺的“战略资源”，但是由于供应量有限，很多订单都已经排到了2024年。这也迫使一些AI厂商选择考虑其他替代方案，当然H100高昂的价格也是一个影响因素。
是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。
创建一个新的Pycharm项目（如果你的代码在服务器上，你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目，那么进行这一步）
作为一名AI从业者，你选购电脑是否有过这样的苦恼：轻薄本便携 续航久，但GPU和散热弱；游戏本GPU比较强，但比较重、续航短；台式机高配置、硬盘空间大，但不能带出门；商业的GPU服务器租赁要不就是使用有要求，要不就是贵的离谱，还要担心商家提桶跑路 or 涨价 or 欠费停机数据被删。作为一个成熟但财力有限的开发者，想全都要，比较好的一种方式是买轻薄本+台式机。但拥有多台设备后，依然存在一些痛点问题，比如资料分散在两台电脑、出门在外依然难以查看实验结果。本文博主以自身经验为例，给出轻薄本+ubuntu台式机+frp ssh的配置指南，供大家选择性参考。
WebRTC的主要优势在于提供了一整套完备的音视频通信方案，使得音视频通信开发变得简单。
特别声明：腾讯云有权根据自身运营安排，自主决定和调整本活动的具体规则，具体活动规则以活动页公布规则为准。相关规则一经公布即产生效力，您应当予以遵守。
腾讯云开发者社区联合腾讯云计算团队发起【玩转 GPU】有奖征文活动，本次征文以「GPU开发实践」为主题，聚焦使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践，包括但不限于 AI 绘画、AI 语音合成、开源语言模型部署等，以及如何有效地利用 GPU 进行加速。
在第一篇关于AI绘图的文章中，我主要介绍了stable diffusion的各种使用方法
注意这一步中安装的 cuda toolkit 和 cudnn 版本必须要与上面安装的显卡驱动版本一致。
Cataclysm：Dark Days Ahead 是一个回合制的生存游戏，设定在一个后启示录世界中。尽管有些人将其描述为 “僵尸游戏”，但 Cataclysm 远不止于此。在这个残酷、持久、程序生成的世界中努力生存下去吧！搜寻死亡文明的遗物，找到食物、装备或者幸运地发现一辆油箱满满的车来逃离危险。与各种强大怪兽作斗争，从僵尸到巨型昆虫再到杀手机器人以及更奇异和致命的东西，并对抗其他想要你拥有之物的人...
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
在作者进行的不严谨的速度测试中，模拟的包含水分子在内的约6万个原子的蛋白质体系，24核CPU上速度约20 ns/day，利用-pme gpu -nb gpu -bonded gpu -update gpu 将主要任务均加载中GPU上时，利用T4速度约80 ns/day，利用V100速度约150 ns/day，A100速度约250 ns/day (CPU为常见服务器CPU)。可见利用GPU加速可较大促进模拟速度。
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
最近在跑深度学习，需要大量的算力资源，偶然机会注意到了腾讯云的GPU云服务器的体验活动，果断参加，现将我个人的快速上手体验和遇到的问题分享给大家，请大家指正。
云游戏具有极大的想象空间，从20年前，就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟，而纷纷成为了前浪。
DALLE2是收费的，用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就需要付费了，所以必须寻找替代方案，并发现了Hugging Face，他们发布了一个扩散模型的包diffusers ，可以让我们直接使用。
Amber是一套分子动力学模拟程序，我们今天来说下如何使用云服务器安装部署这套程序。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。
最近导师安排了一个论文模型复现的工作，奈何硬件条件不够，只能到处搜罗免费的GPU资源，过上了白嫖百家GPU资源的日子，这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动，可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白，现将自己使用GPU云服务器（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境的过程记录下来，方便大家参考。
日前安全研究人员表示，黑客在伪装加密货币挖掘恶意软件，并将其作为合法的Windows安装包传递出去。这种恶意软件，通常被称为Coinminer，使用了一系列混淆方法，使其攻击特别难以检测。一旦安装，恶意软件目录包含充当诱饵的各种文件。除此之外，安装程序还附带了一个脚本，可以杀掉在受害者电脑上运行的任何反恶意软件进程，以及受害者自己的加密货币挖掘模块。同时，恶意软件具有内置的自毁机制，使检测和分析更加困难。
在计算机视觉领域，手势识别是机器读懂人类手势、高效实现人机交互的重要方式，广泛应用于物联网、文娱、智能汽车等领域。
在文章开始之前，首先介绍一下我们今天的主角-腾讯云高性能应用服务 HAI ，那么什么是腾讯云高性能应用服务 HAI 呢？
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