GPU 渲染型 GA2 支持四种镜像类型：公共镜像、自定义镜像、共享镜像、服务市场。
GPU 云服务器支持四种镜像类型：公共镜像、自定义镜像、共享镜像、镜像市场。具体详情请单击 了解镜像 >>。 对于刚开始使用腾讯云的用户，可选择【公共镜像】，并根据需要挑选版本。
腾讯云GPU云服务器今日全量上线！高性能计算类GPU云服务器采用NVIDIA Tesla M40显卡，目前提供单机单卡和单机双卡两种机型配置，质优价廉，加速性能稳定优异。广州三区、北京二区、上海一区系列2提供GPU云服务器售卖，将于6月初于上海二区、深圳金融一区进行GPU云服务器售卖，后续地域升级，敬请期待。计费模式目前仅提供包年包月的计费模式，暂不支持按量计费的计费模式。后续，腾讯云还将推出更多计算类GPU和图形渲染类GPU，敬请期待。
一直都很惊叹，电影里面的主角能上天下地；也梦想有一天能当个主角去体验一番。但一部电影只有一个主角并且动则上千万的制作费及时间成本；咱们小平民百姓的也不祈求了。最近隔壁老王发了一段视频，是某电影的视频片段，奇怪里面的主角面孔这么熟悉的，细看就像老王一个模出来的。难道老王又用了什么逆天神技，跑去当主角了？好吧，不耻下问。原来老王用了一个款叫“DeepFaceLab”的视频软件进行AI换脸。据他说为了制作换脸的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的，就这么给他劝退了我。。。
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云NVIDIA GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云AMD GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
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）。
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。
本人非专业开发者，之前也没用过云服务器，所以在实践过程会遇到一些新手才会有的困惑。简单分享一下，给同样困惑的朋友一点借鉴，大神可以略过，谢谢！
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，因此，可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 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。腾讯云的GPU云服务器分为两类，一个是计算型实例服务器，一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器，都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。
最近在研究多张照片转3D模型想过的技术。NeRF是目前最主流的方式之一。本文主要在腾讯云CVM云服务器上实操Nerfstudio的安装及example运行。过程中遇到了很多坑，希望本篇文章能帮助大家不再遇到相关的安装、配置、运维的坑，顺利在应用层上纵横驰骋。
据市场跟踪公司Omdia的统计分析，英伟达在第三季度大约卖出了50万台H100和A100 GPU！
自从2006年深度学习开始展露头角，到2012年前后彻底爆发，再到现在算法已经趋于成熟（某种极限），那么有一些问题已经比较明朗了。
前两天在某公众号的软文刷到了AI绘画领域最新的ChilloutMix模型。大概是下面这张图的效果：
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。
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
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。
OpenAI联合创始人兼职科学家Andrej Karpathy近日发文，阐述了自己对英伟达GPU短缺的看法。
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。
不是刚需不要开启！！！如何开启往下看。（出了安全问题本人不负责，下面的文档不论哪里的都是介绍如何安装，安全风险需要自担）
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。
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。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
Grounded-Segment-Anything是一个通过结合Grounding DINO和Segment Anything 来创建一个非常有趣的Demo，旨在检测和分割任何带有文本输入的东西！
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）。
虚拟私有云使用限制如表1所示。以上配额说明针对单租户情况。一个网络ACL单方向拥有的规则数量最好不超过20条，否则可能引起网络ACL性能下降。二层网关连接在公测期间默认只能创建1个二层连接网关。默认情况下，一个用户可以创建100个安全组。默认情况下，一个安全组最多只允许拥有50条安全组规则。默认情况下，一个云服务器或扩展网卡建议选择安全组
AI 绘画模型（以 StableDiffusion 为首）自去年推出后快速迭代。近期，市面上又出现了一批效果惊艳的新突破。 目前，若希望运行 AI 绘画模型，主要有以下几种方式： 方式 优势 劣势 使用个人电脑或免费在线平台运行 成本低 出图效率低 使用付费在线平台 出图效率较高 成本高 使用云服务器部署 出图效率最高，且成本较低 部署有一定门槛 可以看出，使用云服务器部署 AI 绘画模型是综合性价比最高的一种方式，但由于其使用的固有门槛，导致大多数炼丹师望而却步。 本文将演示如何使用 GPU LAB，极
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。
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？
先来聊一下关于AI绘画的发展情况，近年来AI技术在绘画领域取得了巨大的突破，为绘画创作注入了全新的活力，以及各种插件，比如animatediff、instantid、controlnet、roop等如“雨后春笋”般涌现，这些插件通过引入动态演变、个性化头像生成、精细控制和图像循环等功能，极大地丰富了AI绘画的各种能力，给AI绘画注入了无限的力量。
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）
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】美国要禁的A100，对科研的影响可能比想象中还大。 看得出来，今年美国的小心思多得很，对我国科技的围剿，又加紧了一步。 荷兰的ASML一早就屈服于美国的压力，禁止了极紫外光刻机（EUV）的出口，而较老的深紫外光刻（DUV）系统也差点惨遭毒手。 7月，美国国会通过《芯片与科学法案》，撒出527亿美元巨款，谁同意不资助中国，美国就帮谁在美国本土建芯片厂。随后，又两度断供针对不同工艺水平的芯片设计自动化软件（EDA）。 而就在上周，英伟达的A
记忆中的青春，总在追逐一些美的事情。今天晚上泡在健身房里、明天又买了把吉他学起了民谣。那一年被《千与千寻》、《你的名字》吹过的夏天，脑海里不断回放着新海诚、宫崎骏故事世界的每一帧画面。
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。
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
最近很火的「拼拼群」， 大家应该有所了解。 云煮鸡也好奇大家都喜欢“拼”什么， 于是打开朋友圈， 看到了大家千奇百怪的拼法。 小云 有人一起拼云服务器吗？我负责配置下单，你扫码付款。 1分钟前 云煮鸡 云煮鸡：同求。 小主 有人一起拼云服务器吗？你负责当新用户购买，我部署应用。 2分钟前 云煮鸡 云煮鸡：大可不必。双十一预热页老用户邀新即享优惠新购资格，更可兑换免费云资源。还有老用户专享续费优惠！ 小机 有人一起建站吗？你负责买云服务器，我买域名。 3分钟
最近推出了专为 AI 的云服务器 GPU LAB，可以一键部署 AI 绘画环境。 15 天/60 元，但用户每月限购一次，非常划算。 购买 GN7-T4 打开网址选择 GN7-T4 gpu，根据自己的
GPU算力+明眸融合视频AI技术，体验腾讯内部自研黑科技 为满足直播、点播客户业务视频增强需求，腾讯云上线 GN7vi 视频增强型实例， 配置为 GPU T4 卡搭配自研明眸融合视频 AI 技术。 GN7vi 可为用户提供视频极致压缩的极速高清技术，以及超高清视频生成的画质重生技术，支持编解码的协议灵活性同时，码率相比普通转码降低50%，节省存储和带宽资源，并结合智能编解码内核，提升画质20%+。提供场景识别、画质增强、超分、去噪、色彩增强接口灵活调用，满足客户各种场景的业务需要。 实例配置腾讯明眸智能
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：
在人工智能(AI)的黄金时代，我们见证了技术的边界不断扩展，模型的能力日益增强。今天，我要介绍的主角是Qwen2-0.5B模型，千问最新的大语言模型，以及如何在腾讯云云服务器上部署和使用它，开启AI应用的新旅程。
大模型的纷争已经随着各大入局者公布产品后，热度逐渐退去，但是由大模型带来的产业链高频共振，已经传递了算力层。
随着人工智能技术的飞速发展，AI已经在各行各业发挥着越来越重要的作用。最近，Stable Diffusion文本生成图片模型作为一种备受瞩目的AI技术，引发了广泛关注。这种模型能够根据用户提供的文本描述，生成与之相对应的高质量图片，为人们带来了前所未有的视觉体验。但是，搭建Stable Diffusion模型，并不是简单的事情，需要足够的计算资源，包括GPU、CPU、内存，以及大量数据集等。
为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 要看完呐~~↓↓↓ 随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展，算法越来越复杂，待处理的数据量呈指数级增长，当前的X86处理器的数据处理速度，已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求，大数据时代对计算速度提出了更高的要求，至此，GPU处理器应运而生。 腾讯云根据GPU的应用场景，已推出多款GPU实例，如GN10X/GN10Xp（NVIDIA Tesla V100）、GN7（NVIDIA Tesla
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
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。
维金 允中 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 终于藏不住了。 正值西方国家欢度佳节之时，一份英伟达的surprise终于被发现。 是一条关于GeForce的禁令。 这款备受AI“炼
最近comma.ai George Hotz 开源了他们的自动驾驶系统，扬言挑战谷歌tesla，什么，你没听说过，那请看本号的前一篇介绍文章或搜索相关内容。 本文下面就来介绍一下如何搭建相关环境测试commaai开源的深度网络自动驾驶系统；在 github.com/commaai/research 我们可以看到对此系统的简单介绍，文档介绍了有两个子系统需要训练：Drive Simulator和Steering Angle model，看内容需要先训练Drive Simulator模型，Drive Simul
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