本文为你介绍，如何在 GPU 深度学习云服务里，上传和使用自己的数据集。疑问《如何用云端 GPU 为你的 Python 深度学习加速？》一文里，我为你介绍了深度学习环境服务 FloydHub 。文章发布后，有读者在后台提出来两个问题：我没有外币信用卡，免费时长用完后，无法续费。请问有没有类似的国内服务？我想使用自己的数据集进行训练，该怎么做？第一个问题，有读者替
目前很多企业均会使用云计算服务，相比传统自建机房，使用云计算不仅仅能节约成本，还能享受到新睿云专业、高质量服务。对于大量重复性计算，机器学习或者提供可视化3D服务的公司而言，使用GPU（尤其是新睿云GPU云服务）是必不可少的环节。 一、GPU是什么？GPU原本含义是图像图像处理单元，与中央处理器CPU相比，GPU有着并行结构，可以更加高效的进行计算。因为人工智能与机器学习的发展，有大量的
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2024-05-22 07:43:05
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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
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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Colab简介Colab的使用界面类似jupyter notebook。运行于虚拟机(VM)上。虚拟机配置K80 GPU，12G内存，39G硬盘空间。缺点是最多只能运行12小时，时间一到就会清空VM上所有数据。这包括我们安装的软件，包括我们下载的数据，存放的计算结果。Colaboratory 是免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 支持&
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2023-08-08 12:06:33
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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
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AI绘画利器Stable Diffusion,因为对电脑显卡，磁盘，内存等都有一些限制，导致大部分人望而止步，所以小编今天教大家免费领取阿里云的免费显卡服务器，免费试用3个月，以方便各位快速学习与使用。
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2024-04-30 18:16:42
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关键词：2.5倍 151% 现在在国内能提供P100云主机的厂商有三家，阿里云、天翼云、还有华为云。阿里云在去年7月30日左右抢先华为云一个月发布了P100实例，并且现在能够开放购买。华为云还在公测阶段，需要申请。到底谁才有真功夫，可以通过一系列的对比来一探究竟。 &nb
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2024-03-21 15:42:08
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学生如何选择GPU服务器？哪家GPU服务器？腾讯云GPU服务器和阿里云GPU对比，GPU服务器可以选择按量付费计费模式，用的时候创建一台按量GPU实例，不用的时候释放掉，这样比较划算。腾讯云百科来详细说下哪家GPU服务器划算以及按量付费GPU服务器使用攻略：GPU服务器滴滴云GPU服务器还行不错，但是滴滴云目前半死不活的状态，GPU服务器很久之前就售罄了，之前购买滴滴云GPU服务器使用AI大师码1
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2024-03-06 16:56:37
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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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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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最近研究GPU架构，关于GPU的基本原理（顶点->纹理->像素->光栅 这个pipeline）可以参考我之前阅读的一些文章，相信读了他们，会对什么是GPU，GPU的工作原理等之类的问题有了一定的感性认识，具体如下：
1 GPU大百科全书系列
http://vga.zol.com.cn/251/2511984.html
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2023-10-06 23:08:57
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GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规
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2023-07-07 22:57:20
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来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。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）： id="iframe_0.
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2023-11-28 13:28:23
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当前云桌面的发展我们可以用这么些词来形容它的，那就是百家争鸣、万花齐放的。当前云桌面厂家可以说是多如牛毛而且各有特色，在这样一种情况下，就使得想要使用云桌面的用户眼花缭乱，不知道选择哪一家厂家才靠谱的。找一家靠谱的云桌面厂家真的有这么难吗，看完这些你会发现，其实找一家靠谱的云桌面厂家并没有想象中的那么难。首先明确需求：明确自身的需求很重要，在部署云桌面前我们首先要明确自身的使用需求，知道自己是属于
接触互联网有五年多了，从最初想建站开始使用免费空间，到现在使用云主机建站，辗转反侧的痛苦只有自己知道。因为免费服务器的更换及数据的丢失，博客曾经三次大换血，于是找一个稳定可靠的服务器一直是心中的一个愿望。当然都知道阿里云好用，不过对于只是一个个人博客的网站来说，本来就没有什么收入，一年几千块钱的投入的话，刚开始是能够坚持的，时间久了就难了，这也是为什么大部分博客半路夭折的原因。后来听一朋友介绍大共
GPU 云服务器（Cloud GPU Service）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 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。为什么选择 GPU 云服务器GPU 云服
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2023-09-20 22:11:12
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一篇文章理解CUDA架构、编程与进阶使用一、CUDA架构二、CUDA编程基础1.矩阵加法2.矩阵乘法三、CUDA进阶 I——利用共享内存加速访存1.CUDA内存读写速度比较2.申请共享内存四、CUDA进阶 II——利用stream加速大批量文件IO读写耗时1. 认识CUDA stream2. CUDA stream API介绍五、CUDA进阶 III——调用cuBLAS库API进行矩阵计算 本文
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2023-10-07 18:04:39
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一、CPU与GPU对比CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。下图是处理器内部结构图：DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑
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2023-11-02 13:43:56
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目前市场上的NVIDIA显卡都是基于Tesla架构的，分为G80、G92、GT200三个系列。Tesla体系架构是一块具有可扩展处器数量的处理器阵列。每个GT200 GPU包含240个流处理器（streaming processor,SP），每8个流处理器又组成了一个流多处理器(streaming multiprocessor,SM)，因此共有30个流多处理器。GPU在工作时，工作负载由PCI-E
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2023-07-13 20:43:19
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