Q：有什么需求？ A：跑耗资源的科学运算。 Q：为什么捡垃圾？ A：因为穷。 Q：怎么捡垃圾？ A：全能的淘宝。
---- 新智元报道 编辑：克雷格、肖琴、子涵 【新智元导读】3月份的2018 GTC结束后，英伟达今天在中国台湾开了个“专场”，发布了不少新产品，其中包括英伟达GPU服务器标准平台HGX-2和全新的RTX技术，并且黄教主还坚称英伟达GPU“买得越多，省的越多”。 黄仁勋说，今天这场演讲聚焦三大主题： 1、如何持续强化GPU运算能力。 2、庞大的系统、基础架构以及软件生态系统正在围绕英伟达的平台而建立。 3、庞大的终端市场商机以及英伟达建立的软件平台将合作运作
新智元报道 来源：theinquirer.net等 编辑：文强 【新智元导读】AMD今天公开展示了全球首款7纳米制程的GPU芯片原型，含有32GB的高带宽内存，专为人工智能和深度学习设计，用于工作
对于类似于自然语言处理等相关实验或项目需要较高配置的服务器，公司或学校服务器达不到要求或者服务器上类似于cuda等驱动或其他工具的版本不能满足要求时，相对于个人笔记本，选择GPU云服务器是个不错的选择，既不用花费大量的资金而且也不需要担心影响其他人的项目，又能根据自己的需要选择合适的操作系统、显卡型号等，最重要的是当搭建环境时像我这种小白在搭建环境时会出现很多问题，实在不行的时候可以重装系统重新搭建。
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。
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）
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。
AI算力新秀CoreWeave，抵押了多少张卡没透露，反正获得债务融资23亿美元 （约165亿人民币）。
“云游戏”正在让大众以更便捷、低成本的方式体验高质量的游戏——玩家不必再为了游戏而担忧是否需要购买新的高端硬件，同时还可节省大量终端设备的存储资源和电池消耗。伴随云游戏发展，在2022 年 8 月 29 日 – NVIDIA 和 Ampere Computing 宣布推出 AICAN 服务器平台。该平台能够将位于云数据中心的移动游戏流式直接传输至终端用户，使用户无需下载。
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
随着以ChatGPT为代表的生成式AI兴起，其背后以大模型为基础的人工智能成为业界投入的方向。
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
在面对大规模计算密集型算法时，MapReduce范式的表现并不总是很理想。为了解决其瓶颈，一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品——它将通过利用GPU的运算能力，为Hadoop任务带来显著的提升。 ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。它的最终产品是一项与亚马逊Elastic MapReduce类似的服务，只不过不同之处在于它将利用EC2 GPU实例类型
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。
CPU的指令集通常被设计用来处理各种类型的任务，包括算术运算、逻辑运算、位操作等。由于其通用性，CPU的指令集比较复杂，执行各种任务的速度都不尽相同。此外，CPU还需要进行大量的控制和状态转换，因此在某些情况下，它的效率并不高。
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。
整理｜褚杏娟、核子可乐 近日，加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室发布了开源框架 SkyPilot，这套框架能够在任何云环境上无缝、且经济高效地运行机器学习与数据科学批量作业，适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是大大降低云使用门槛、控制运行成本，而且全程无需任何云基础设施专业知识。 SkyPilot GitHub 地址： https://github.com/skypilot-org/skypilot 据悉，Sky Computing 实验室成员研发了一年多的时间，Sky
P2P 时代（90 年代）遗存下来的 BitTorrent 现在仍占据了 15-20% 的互联网流量。回过头去看看，人们真正创造 BitTorrent 的目的是想在互联网上从点对点的角度分享信息，在某些情况下比集中式系统性能更好。区块链是一种新的类型的去中心化系统，但实际上人们在去中心化的基础上又增加了许多其他有趣的功能。
腾讯云轻量应用服务器性能评测，CPU内存计算性能、公网带宽和系统盘详解来看值得买，轻量价格这么便宜是不是性能不行？还真不是，CPU内存计算性能和标准型云服务器差不多，只是轻量服务器限制月流量，从CPU内存计算性能、公网带宽（限制流量）和系统盘三方面来详细说明轻量应用服务器到底值不值得买。
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上，大家都在谈论GPU的重要性。不可置否，GPU是掀起深度学习热潮的主要力量，也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
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
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
在上期，我们讨论了AMD主导的基于SRIOV的GPU虚拟化方案。我们也发现了，由于GPU本质上不是CPU的一个外设，而是一个高度并行，具备成千上万个核的计算机，而SRIOV只是提供了对外的PCI-E接口的虚拟化，并没有提供GPU计算核心与内存分配给不同VM的能力，因此，GPU的SRIOV虚拟化方案存在着一些固有的缺陷。
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
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。
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：
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？
选自GitHub 作者：Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱
Meta官方统计显示，模型下载量已突破120万次，在最大开源平台HF上已经有600+微调的Llama 3变体。
来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读7分钟 加快训练速度，更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神
【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
之前写过一个教程，教大家如何自己训练出一个文本生成的模型，然后用LightSeq来加速推理： 用了这个技术，我让模型训练和推理快了好几倍
网易高级副总裁，网易有道CEO周枫 响应更快（不需要网络通信延迟），节省流量（不需要上传数据），可以实时处理视频（实时上传和处理视频不够快），对开发者更便宜（不需要租用服务器）。 这四个原因决定了手机端深度学习，将是下一个大浪潮 作者 | 周枫 上周WWDC上苹果发布的大量软硬件产品中，Core ML看起来是很不起眼的一个。简单来说，它是秋季正式上市的iOS 11新增的人工智能编程框架，让开发 者可以更方便地为App增加基于人工智能算法的功能。 关注人工智能或深度学习的产品和技术人员应该重视Co
2023年的大型语言模型领域经历了许多快速的发展和创新，发展出了更大的模型规模并且获得了更好的性能，那么我们普通用户是否可以定制我们需要的大型语言模型呢？
选自Medium 作者：Slav 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
6月27日消息，芯片初创公司Etched近日宣布推出了一款针对 Transformer架构专用的ASIC芯片 “Sohu”，并声称其在AI大语言模型（LLM）推理性能方面击败了英伟达（NVIDIA）最新的B200 GPU，AI性能达到了H100的20倍。这也意味着Sohu芯片将可以大幅降低现有AI数据中心的采购成本和安装成本。
过去十多年来，英特尔在服务器市场方面一直处于领先地位，其每年推出的至强处理器几乎已经等于服务器、数据中心的代名词。但是，在英特尔不断延迟其 10 纳米芯片制造工艺之后，外界开始议论纷纷，最终也让其他厂商有机会在数据中心计算市场CPU领域向其发起挑战。 展望 2022 年，数据中心计算领域比十年前要丰富精彩得多。AMD重返市场，创造出具有竞争力的 CPU 和 GPU，并且如果一切顺利，它将在今年第一季度末收购 FPGA 制造商 Xilinx。（2020 年 10 月AMD宣布将以350 亿美元收购 Xilin
AI科技评论按：近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学
（题图 This image was marked with aCC BY-NC-SA 2.0license.）
“随着DPU 越来越多地出现在大众视野中，期待未来可以看到加密/解密、防火墙、数据包检查、路由、存储网络等功能由 DPU 处理，”Turner 预测。
引言：要做深度学习，必然需要 GPU，如何构建一个弹性的 GPU 环境是很多读者关心和常问的问题，今天主要分享关于云服务器的选择。
英特尔(Intel)上周就这么做了，将两款最昂贵的cpu与英伟达(NVIDIA) gpu的推理性能进行了比较。
近期，市场研究机构IDC发布了关于全球服务器市场的最新研究报告，显示2022年全球服务器市场规模同比增长20.1%达到了1232.24亿美元，并预计2023年市场规模将微幅增长至1284.71亿美元，之后四年的年度增长率将分别为11.8%、10.2%、9.7%、8.9%，到2027年市场规模将达1891.39亿美元。
眼看着就要到「双 11」就要到了，对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻！当今网购之所以如此火爆，不仅仅是营销策划的作用，智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前，甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求，快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线，成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
译者注：如果你对如何在公司产品中引入和运用深度学习模型有浓厚的兴趣，下文也许会给你带来一些帮助。
近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学习？”。所以本篇
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