从2.6版本开始，Laxcus大数据管理系统开始支持POWERPC、X86、ARM、NVIDIA四种平台。其中X86、ARM、NVIDIA又分为32位和64位两种，POWERPC是纯64位，，所以实际上共有七种平台，操作系统统一使用Linux。下面就总结一下Laxcus在这些系统平台上的表现。 NVIDIA：先说NVIDIA，NVIDIA是GPU
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2024-04-30 13:56:33
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开始机器学习的同学可能都知道：机器学习，特别是深度学习，在GPU上数据处理比在CPU上要快得多，少则几倍，多则几十上百倍的差距。以前有人会因为深度学习而购入高端的Nvidia显卡，现在好了，Google开放了旗下的GPU云计算平台，而且还是免费的。Google推出的免费深度学习云计算平台称作Google Colaboratory。Google Colab提供的免费GPU为Tesla K80 GPU
GPU云计算平台产品解析。通过不同平台不同阶段进行产品分析。究竟我们是需要更便宜还是需要更好用。第一阶段分为以下几个模块GPU 选型、 环境选型、 启动实例、 关闭实例。第二阶段分为以下几个模块实例关闭策略、无卡模式启动、实例状态监控、提供对外接口、云文件管理系统、自定义镜像管理系统。实例关闭策略包括以下几个模块：1定时实例关闭策略在启动实例部分可以选择是否定时关闭，定时多久关闭实例。2、实例环境
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2024-05-24 19:01:13
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对象是做人工智能NLP的，让我也有一些兴趣想学一下，做个简单的小应用玩玩，但是macbook显然不适合跑模型，没有一块好的GPU真是没法学啊！知乎上看到说自己学(无人指导) + 没卡 = 天坑，深以为然，我还差个卡。另外这几年深度学习的风潮让人工智能专业增加，很多高校实验室GPU资源都不足，采购流程复杂，私人现在购买GPU价格一言难尽。所以整理了一份租用GPU云服务器的平台对比，包含我能找到的大部
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2023-07-24 20:58:17
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前言以下是接触云服务器，如何一步步的实现炼丹之旅本文主要内容是在服务器上部署 stable diffusion，实现自由炼丹之路。缘由，奈何本人的电脑显卡是1050，只有2g显存。在炼丹的途中动不动就炸炉(CUDA out of memory)，可把我急坏了。在炼丹的路上，缺少好的丹炉，着实是让学徒级炼丹师的自己，走的更加艰难。无奈之下，只有斥巨资购买 GPU 云服务器，安装个远程版本的，开启炼丹
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2023-08-26 15:21:48
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1.租实例进入控制台=》我的实例=》点击租用新实例2.选择配置 按照需求进行就行，镜像如果在基础镜像选项中没有看到需要的，可以使用算法镜像试试，如上图想找到yolo项目的镜像。选择好后点击立即创建即可,创建好实例后返回我的实例，可以看到创建的实例。如果不再使用这个实例，一定要关机或释放实例，否则会自动续时间 复制登录指令，命令格式如下：ssh -p port username@host
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2024-08-02 20:22:13
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作者：Saurabh Bodhe编译：陈振东、车前子我知道，基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵，并且不容易获得，除非你……假设你有一台带有GPU的裸机,当然如果有些配置是预先设置好的，可以跳过下面部分教程。此外，我还假设你有一个NVIDIA的显卡,我们在本教程中只讨论如何配置TensorFlow,也就是目前最受欢迎的深度学习框架(向谷歌致敬!)安装CUDA驱动程序CUDA是NVIDIA
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2024-07-24 09:55:57
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AI开发现状从过去AlphaGo在职业围棋中击败世界冠军，到现在大火的自动驾驶，人工智能(AI)在过去几年中取得了许多成就。其中人工智能的成功离不开三要素：数据、算法和算力。其中对于算力，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要强大算力的支撑。AI训练硬件平台：GPU、CPU、TPU常见的模型训练硬件平台主要有：GPU、CPU和TPU。CPU（
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2024-04-20 21:44:11
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作为一名深度学习训练小白，想上github下一个一般的网络练练，但是每次千辛万苦地配置好环境，成功运行，没开始几步，就提示显存不够！上网一搜一大堆教程，改小batchsize，清理冗余参数，，，全都尝试了一通，但是这些方法都改变不了我电脑太拉的事实。对于新手来说，为了能够正常运行程序，通过云服务器进行训练是一个性价比还不错的方法。话不多说我们上干货！【免费网站google colab】优点：1
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2024-05-09 19:46:27
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文章目录前言一、云端gpu选择1.云端gpu推荐1.免费gpu2.租赁gpu3.矿机2.AutoDL租赁使用二、vscode通过ssh连接云端gpu1.vscode插件2.连接云端gpu三、部署nanodet训练环境1.克隆nanodet仓库2.根据nanodet仓库要求进行部署四、训练开始 前言前面有一篇文章主要讲述了如何本地训练yolo网络，略微提到了云端gpu训练，以此篇文章作为延续，详细
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2024-05-05 22:12:44
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我们搜集整理了国内外主要的深度学习云服务商，包括云GPU供应商、WebApp托管商和MLOps平台商。推荐：用 NSDT编辑器 快速搭建可编程3D场景1、云GPU供应商只有一台笔记本电脑?不足以运行你的AI模型，忘记它吧，使用云 GPU ☁️ 更快、更便宜地训练你的模型，因为下雨了 ? 云 GPU云供应商定价免费政策Google Colab ❤️免费永久免费*Kaggle Kernels免费永久免
GPU和CPU的区别设计目标CPU：处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理GPU：处理类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据，不需要被打断的纯净的计算环境GPU的主要参数解读显存占用GPU利用率核心(显示芯片) 性能好坏直接决定了显卡性能的好坏 主要任务就是处理系统输入的视频信息并将其进行构建、渲染等工作核心频率 显示核心的工作频率 其工作频率在一定程度上可以反
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2023-08-30 19:19:35
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产品渊源：随着人工智能技术的快速发展，各种深度学习框架层出不穷，为了提高效率，更好地让人工智能快速落地，很多企业都很关注深度学习训练的平台化问题。例如，如何提升GPU等硬件资源的利用率？如何节省硬件投入成本？如何支持算法工程师更方便的应用各类深度学习技术，从繁杂的环境运维等工作中解脱出来？等等。产品定位：为深度学习提供一个深度定制和优化的人工智能集群管理平台，让人工智能堆栈变得简单、快
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2024-04-22 12:42:36
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pycharm的解释器配置：train.py的参数设置其中weights cfg data hyp是需要设置的，batch-size过大可能会报错显卡显存不足，workers可以参考weights权重文件就用上面的链接下载即可，上传到服务器上。我只使用了yolo7.pt，有兴趣可以试试别的权重文件，不过可能会用到train_aux.py。cfg和hyp yolov7模型文件使
目录1.移动 九天 · 毕昇2.Kaggle3.Colab 横向对比1.九天 · 毕昇2.Kaggle3.Colab现在免费的gpu资源有不少，但很多都限值了只能用自己公司的框架，今天我来给大家分享3个框架不受限制的免费GPU资源。对算法小白用来试手、研究生跑实验极其友好~1.移动 九天 · 毕昇不像百度的AI Studio只能用PaddlePaddle框架，
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2024-05-21 13:38:01
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矩池云是一个专业的国内深度学习云平台，拥有着良好的深度学习云端训练体验。
矩池云是一个专业的国内深度学习云平台，拥有着良好的深度学习云端训练体验。在性价比上，我们以 2080Ti 单卡为例，36 小时折扣后的价格才 55 元，每小时单价仅 1.52 元，属于全网最低价。用户体验上，平台为用户提供了公开数据集、案例、预装环境、高速网盘等配套设施和数据，让用
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2023-07-12 14:07:01
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随着云计算、大数据、物联网等新技术的广泛应用，各行业数字化转型加速落地，移动云顺应时代的更迭，全面升级GPU云主机GACS，聚焦可行性云资源，致力于为更多企业提供稳定安全的运行业务，真正为高效工作赋能，打造云时代值得信赖的服务商。 加速数字运算能力，赋能企业上云上云是企业数字化转型的“必选题”，云主机更是
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2023-08-08 13:56:55
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官网：https://github.com/tkestack/gpu-manager先夸赞一下腾讯的开源精神，再吐槽一下，官方README写的真是过于随意了。踩了一堆坑，终于部署并测试成功了。下面尽可能详细的记录一下全流程。这次用的k8s集群是用kubeadm搭建的，在部署gpu-admission自定义scheduler的时候也有些不同，后面会详细介绍。0、配置go环境0.1 go安装参考：ht
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2024-03-30 17:51:54
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本周一，AMD发布了最新款的Radeon开源计算平台(ROCm)，用于服务新一代Radeon GPU硬件、支持最新的数学函数库、并为最新的汇编语言提供环境，以便开发高性能、低能耗的多种计算系统。AMD同时宣布即将发布的ROCm会提供对于OpenCL及多类CPU的支持，包括了AMD即将发布的“Zen”系列CPU，Cavium ThunderX CPU及IBM Power 8 CPU。这些支持进一步巩
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2024-04-22 10:23:25
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1. 免费平台1.1 九天 · 毕昇(⭐⭐)注意：新用户直接注册，只赠送1000算力豆。通过邀请注册后，新用户可以获得2000算力豆。目前平台没有提供算力豆购买通道。1. 算力资源该平台以算力豆作为算力货币，提供三种算力资源：普通CPU(cpu核心数：2， 内存： 8G)：每小时消耗1个算力豆CPU (核心：1， 内存：8G) + Tesla V100 (32GB)：每小时消耗5个算力豆CPU (
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2023-03-31 11:29:58
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