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
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。
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。
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
虽然HPAC相比每平米房价不算个啥，但时代的一颗灰落到个人身上都是一座山，因此不少小伙伴还是限于经济望而却步。但横向来看，毕竟一台好的游戏主机也要好几万；纵向来看，如果看远一点，购买HPAC和发文章的数量肯定是正相关的，或许可以和老板商量，从实验室或小组的经费里拨点赞助，或者下班后可以加班去开滴滴送快递呀，或者街头唱歌的时候脚下放顶帽子，反正办法肯定是有的啦。如果你继续往下看，那么我就假设你已经有办法解决了经济问题，接下来我们将讨论在1.5-2.5w的范围内配置一台HPAC如何选择性价比最高，以及需要考虑哪些问题。
【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
GPU 在HPC领域，GPU比CPU运算速度快是显而易见的。在此简单的调研了一下，如何挑选GPU。 [Tesla K40] Tesla系列是N厂专门为HPC退出的GPU产品，无视频输出，仅能做计算。
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。
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。
本文作者：zhenyiguo、jaryzhou、youzuzhang 2018年，区块链项目在这一年上演着冰与火之歌，年初火爆的比特币在一年时间内跌去八成。除了巨大的市场波动之外，区块链领域本身的安全问题也逐渐凸显，与之相关的社会化问题不断显现。 “勒索”、“盗窃”、“非法挖矿”是区块链项目数字加密货币的三大安全威胁，其中云主机用户面临的首要安全问题是非法挖矿。 非法挖矿一般分为基于文件的挖矿和基于浏览器的挖矿。由于云主机用户一般不使用浏览器访问网页，故基于浏览器的挖矿在公有云上并非较大的威胁。 反之，云
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。
给实习公司组装主机时，电源既装过模组的也装过非模组的。当时没太在意它俩的区别，就知道装非模组的时候比较轻松简单。今天CTO提起这个事，我就去查了一下这二者的详细区别，个人归纳如下表：
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。
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。
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。
英伟达在2018科隆国际游戏展宣布，新款高端显卡GeForce RTX 2070，RTX 2080和RTX 2080 Ti正式问世。
01 硬件选购 研究需求，遂组装一台全新的计算机，安装Ubuntu，用来运行TensorFlow，同时保留Win10，方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快，各种网络结构也层出不穷。因此，考虑使用多显卡来提升系统的计算能力是有必要的。现阶段，主要购买单块显卡实现整个系统的搭建，同时保留拓展（多显卡）空间。 硬件清单如下： 📷 BOM 以上配置总共花费24173.1元人民币，购买时间主要在6月底7月初，没能赶上京东618的活动，顺便不幸的碰到了显卡缺货，所以价格上仅供参考。 1
在开始前，我们可以先观看一下Jetson AGX Orin开发套件开箱视频 本文节选自NVIDIA GTC讲座[S41957]（我们就只整理重点部分）： 让我们开始吧，我们开发jetson 和edge AI 产品已经有一段时间了，我们从2014年3 月开始了这段旅程，我们已经在我们的产品组合中添加了越来越多的产品，jetson 的增长真的很棒成为物联网和边缘应用最成功的平台之一。我们很高兴地说，我们有 100 万开发人员对 jetson 边缘嵌入式系统进行了开发。 在这里，我们展示了jetson模组（
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/655402388
大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能比 H100 稍高。4090 如果极致优化，性价比甚至可以达到 H100 的 2 倍。
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。
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。
日前，ARM发布了最新的Mali GPU：Mali-G52和Mali-G31。ARM表示，Mali-G52在“性能密度”方面比一年前推出的G51提高了30％。而在GPU能效方面，将提高15％。虽然数据
据说到2025年，Yotta将会拥有总计32000块的英伟达H100和GH200 GPU。
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。
为了让「真正的消费者」主流游戏玩家能够买到 RTX 30 系列显卡，给轰轰烈烈的抢卡运动降降温，在 2 月 19 日，英伟达宣布将 RTX 3060 的挖矿效率降低到 50%。
多数人可能都了解，在神经网络近70年的历史中，寒冬和泡沫交替出现，——事实上，藏在神经网络背后的专用硬件加速器（ASIC）也是如此。
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习
KubeCon + CloudNativeCon 首次登陆中国上海。这意味着中国Kubernetes 爱好者们齐聚上海来参与这场全球范围内最大的 Kubernetes 技术盛会。数据平台部高级工程师宋盛博在大会上介绍了腾讯企业级容器云平台GaiaStack在机器学习场景的实践，即《Deep CustomizedKubernetes for Machine Learning in Tencent》
不管是个人玩家还是游戏厂商，玩游戏的时候都会问到云服务器，其实云服务器的好坏需要从不同角度进行判断。那么选择云游戏硬件服务器需要注意什么？云服务器玩游戏可以吗？一起了解一下吧！
英伟达不同时代产品的芯片设计不同，每代产品背后有一个微架构代号，微架构均以著名的物理学家为名，以向先贤致敬。当前比较火热的架构有：
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
油管RTX2080发布会 b站可能有搬运, 我不确定吼~ 老黄的创业路并不是一帆风顺的, 如今毁天灭地的GTX 1080 Ti甚至RTX 2080也不是一天就能够诞生的. 1993年4月, 从集成电路生产商LSI Logic出来的老黄(黄仁勋), 联合Sun公司两位年轻工程师--Chris Malachowsky和Curtis Priem共同创立了英伟达(Nvidia), 他们的初衷是研发一种专用芯片, 用来加快电子游戏中3D图像的渲染速度, 带来更逼真的显示效果. 两年之后, 推出了第一款核弹, 哦
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪（ID:Aihows） 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习环境搭建流程，最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位：适用于预算在5万内，用于深度学习模型研究、开发，需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1：配置方案选择 Chapte
选自Medium 作者：Yusaku Sako 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 去年 12 月 8 日，英伟达在 NIPS 2017 大会的一次活动中发布了最新消费级旗舰显卡 Titan V——Volta 架构，包含最新的神经网络计算单元 Tensor Core。英伟达宣称这块最新 Titan 旗舰的性能可达上一代产品（Titan Xp）的九倍。这款售价高达 3000 美元的显卡是否值得购买？随着 Titan V 陆续进入用户手中，已有人对其进行了评测。 Titan V 是英伟达最近推出的「桌面级」GPU
昨日，我们向大家简单易懂地科普了VR、AR、MR，以及全息投影之间的区别，并分享了VR手机盒子与VR一体机的剁手指南。而今日呢，我们将带大家聚焦主机VR头显、VR外设，以及一些热门VR游戏。以便蠢蠢欲动的小伙伴们，愉快地剁手！
本报告为高盛于2016年1月13日发布的仅面向其二级市场机构客户的英文报告《Virtual & Augmented Reality:Understanding the race for the next computing platform》的中文翻译版，全文英文共58页，已在国内引起较大传播与反响，较早已获得如投中等的要点总结。麒麟会有幸从网络渠道获得英文原文，并由麒麟会工作人员孙世龙、叶欣怡、罗理奥基于信达雅原则将全文及图表内容翻译成中文。 本文为该报告的第三暨最后一部分，覆盖硬件市场预测依据、VR/
2018上半年，各种关于区块链的行业资讯、投融资创业、技术和应用探索等集中爆发，成为创业与资本共同追逐的风口。然而，伴随着区块链技术的不断发展，区块链领域本身的安全问题逐渐凸显，与之相关的社会化问题不断显现。 区块链安全事件频发，涉案案值过亿屡见不鲜； 盗窃、勒索病毒、挖矿木马发展成为数字加密货币三大安全威胁，值得关注的是一些存在安全问题的云主机成为了云上挖矿等恶意行为肆意繁衍的温床。 全球范围内因区块链安全事件损失的金额仍在不断攀升…… 8月2日，腾讯安全联合知道创宇发布《2018上半年区块链安全报告》，
近期有接到许多朋友咨询迁移上云和本地IDC备份扩容，如何快速构建一个私有化的备份解决方案，背景也就是，一些传统企业，IDC业务快速增长，服务器及存储容量暴涨，导致本地IDC超融合服务器等瓶颈。物理扩展周期长，费用昂贵，加之近期受国外芯片封锁，导致国内外服务器硬件价格暴涨，听说之前信创服务器，被哄抬价格“天价”，因此，许多企业智慧选择更为实惠的公有云，但有些重要的客户，希望资料提供私有化，不想全部业务数据上云，那么如何解决【企业数据本地化】又能解决IDC扩容【存储上云备份】呢？
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。
随着索尼PSVR的正式发售，目前已经有三种可以体验到高度沉浸式VR项目的选择，那么到底该如何挑选呢？ 如果你是一个硬核游戏玩家；如果你是一个长远技术的早期采用者；如果你是一个经常参加Burning M
这是什么新片？？？怎么感觉似曾相识？？？好吧，这不是新片，这又是一次利用AI技术，成功换脸影视作品的案例。
📷 本文来自英伟达高级工程师 季光在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中季光详细解析了GPU在视频编解码，图像分析和视频处理方面的相关技术支持，
各位读者，如果让你回答这个问题：高频交易：数学重要？还是技术重要？你觉得哪个重要呢？在这里。我们给大家普及一些涉及高频交易的专业术语：
边缘AI（Edge AI）依然是新兴领域，许多人不清楚该为他们的项目选择哪些硬件平台。本文将比较一些当前领先的边缘AI平台。
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（
问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本回答将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、FPGA 与 CPU 之间是如何通信的？ 未来 FPGA 在云计算平台中应充当怎样的角色？仅仅是像 GPU 一样的计算加速卡吗？ 一、为什么使用 FPGA？ 众所
AI 科技评论按：本文作者李博杰，本文整理自知乎问题《如何评价微软在数据中心使用 FPGA 代替传统 CPU 的做法？》下的回答，AI 科技评论授权转载。
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