回答:我是馬哥教育32期的學(xué)員,馬哥比傳智linux做的早的多, Linux運(yùn)維行業(yè)還是比較有前途,學(xué)習(xí)起來相對容易一些,畢竟自己之前是做網(wǎng)管的,主要是windows,Linux方面算是0基礎(chǔ)。但是一個(gè)月學(xué)習(xí)以后發(fā)現(xiàn),老師講得真的很不錯(cuò),內(nèi)容豐富,知識點(diǎn)很廣也很全面,對于我們這種0基礎(chǔ)的很容易理解。每天還有錄播,有助于課后的復(fù)習(xí)。
回答:開發(fā)管理軟件,現(xiàn)在大多數(shù)企業(yè)都會選擇一款開發(fā)平臺做為基礎(chǔ)開發(fā)工具,這樣可以省去不少開發(fā)時(shí)間和開發(fā)成本,也便于日后的維護(hù)和擴(kuò)展,最重要的是能確保項(xiàng)目的成功。關(guān)于這一點(diǎn),基本已成共識,不用多講。而不同的開發(fā)平臺,定位不同,側(cè)重點(diǎn)不同,適合你的才是最好的。如果公司未儲備專業(yè)的開發(fā)人員,可以選擇那種配置型的低/無代碼開發(fā)平臺,如果公司有相當(dāng)多的專業(yè)開發(fā)人員,且項(xiàng)目時(shí)間不那么緊,可以選擇代碼型開發(fā)平臺。但如...
回答:linux屬于比較常見的課程,很多學(xué)校都有,建議不要只依靠網(wǎng)絡(luò)了解,你可以去聽一下課程,再跟老師和在校生交流一下,看看課程適不適合自己。自己的親身感受才是最準(zhǔn)確的判斷。我是在跟馬哥學(xué)的Linux,課程全面,講的都是企業(yè)正在用的技術(shù),很多就業(yè)的都是內(nèi)推,我就是內(nèi)推找到的工作,現(xiàn)在在杭州,月薪12K吧 還可以。
回答:這個(gè)問題,對許多做AI的人來說,應(yīng)該很重要。因?yàn)?,顯卡這么貴,都自購,顯然不可能。但是,回答量好少。而且最好的回答,竟然是講amazon aws的,這對國內(nèi)用戶,有多大意義呢?我來接地氣的回答吧。簡單一句話:我們有萬能的淘寶??!說到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等,大公司云平臺,高大上。但是,第一,非常昂貴。很多不提供按小時(shí)租用,動(dòng)不動(dòng)就是包月。幾千大洋撒出去,還...
回答:1.數(shù)據(jù)量太大,比如上億,就用oracle,優(yōu)點(diǎn)上億數(shù)據(jù)對Oracle來說輕飄飄的,也不用太多優(yōu)化配置,缺點(diǎn)安裝比較麻煩,上手比較慢。2.數(shù)據(jù)量較大,比如千萬級,用postgresql,它號稱對標(biāo)Oracle,處理千萬級數(shù)據(jù)還是可以的,也是易學(xué)易用。3.數(shù)據(jù)量一般,比如百萬級,用mysql,這個(gè)級別的數(shù)據(jù)量mysql處理還是比較快的。4.數(shù)據(jù)量較小,比如十萬以下,sqlite、access都可以。...
... 160GB 主機(jī)內(nèi)存,以及共計(jì) 32GB 的 GPU顯存、總計(jì)提供8192個(gè)并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計(jì)算性能力GN4實(shí)例最多可提供 2 個(gè) NVIDIA M40 GPU、56 個(gè) vCPU 和 96GB 主...
... 160GB 主機(jī)內(nèi)存,以及共計(jì) 32GB 的 GPU顯存、總計(jì)提供8192個(gè)并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計(jì)算性能力 GN4實(shí)例最多可提供 2 個(gè) NVIDIA M40 GPU、56 個(gè) vCPU 和 96GB ...
...的訓(xùn)練更快嗎?我的核心觀點(diǎn)是,卷積和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)很容易并行化,特別是當(dāng)你只使用一臺計(jì)算機(jī)或4個(gè)GPU時(shí)。然而,包括Google的Transformer在內(nèi)的全連接網(wǎng)絡(luò)并不能簡單并行,并且需要專門的算法才能很好地運(yùn)行。圖1:主計(jì)算機(jī)中...
Compshare是一個(gè)專注于提供高性價(jià)比算力資源的平臺,它為AI訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)、科研計(jì)算等場景提供強(qiáng)大的支持。平臺的核心優(yōu)勢在于其高效的GPU算力資源,用戶可以根據(jù)自己的需求,靈活選擇不同的GPU配置,實(shí)現(xiàn)一鍵部署和即算...
...作者也用兩個(gè)Telsa K80卡(總共4個(gè)GK210 GPU)來評估多GPU卡并行的性能。每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型均選擇了一個(gè)小型網(wǎng)絡(luò)和大型網(wǎng)絡(luò)。該評測的主要發(fā)現(xiàn)可概括如下:總體上,多核CPU的性能并無很好的可擴(kuò)展性。在很多實(shí)驗(yàn)結(jié)果中,使用16...
...隨著商場的需求而開展…...SugarHosts怎么樣?糖果虛擬主機(jī)及香港/美國云服務(wù)器12周年慶活動(dòng) sugarhosts云服務(wù)器vps怎么樣?一晃十二年過去,sugarhosts糖果主機(jī)商12周年的促銷活動(dòng)。S…...
...的首選,這其中的主要原因,一方面,GPU完善的生態(tài),高并行度的計(jì)算力,很好地幫助客戶完成了方案的實(shí)現(xiàn)和部署上線;另外一方面,人工智能發(fā)展,仍處于早期階段,各個(gè)行業(yè)都在從算法層面嘗試尋找商業(yè)落地的可能性,是...
...否獲得更好的結(jié)果。我很快發(fā)現(xiàn),不僅很難在多個(gè) GPU 上并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而且對普通的密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,加速效果也很一般。小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以并行并且有效地利用數(shù)據(jù)并行性,但對于大一點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,例如我在 Partly Su...
...HPC)資源的內(nèi)存和計(jì)算能力的優(yōu)勢,通過利用分布式數(shù)據(jù)并行并在訓(xùn)練期間增加有效批尺寸來解決訓(xùn)練耗時(shí)的問題 [1],[17]– [20]。這一研究往往聚焦于計(jì)算機(jī)視覺,很少涉及自然語言任務(wù),更不用說基于 RNN 的語言模型了。由于...
...的技術(shù)實(shí)踐》實(shí)錄。 北京一流科技有限公司將自動(dòng)編排并行模式、靜態(tài)調(diào)度、流式執(zhí)行等創(chuàng)新性技術(shù)相融合,構(gòu)建成一套自動(dòng)支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、模型并行及流水并行等多種模式的分布式深度學(xué)習(xí)框架,降低了分布式訓(xùn)練門檻、極...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
營銷賬號總被封?TK直播頻繁掉線?雙ISP靜態(tài)住宅IP+輕量云主機(jī)打包套餐來襲,確保開出來的云主機(jī)不...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...