英伟达重注的私有云算力供应商CoreWeave，又又又获得Fidelity等机构投资，估值高达70亿美元。
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）。
深度学习常被戏谑为“炼丹术”，那么，GPU于深度学习研究人员而言就是不可或缺的“炼丹炉”。
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。
2020 年 6 到 8 月，一家成立刚刚半年的 GPU 公司壁仞科技密集披露了 3 轮大额融资，几乎网罗了市场上最知名的财务机构和产业资本，包括启明创投、IDG、高瓴、华登国际、中芯聚源等。“每三周就融一轮。” 一位投资圈人士回忆壁仞给市场带来的震撼。
2006年8月9日，当时的谷歌首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）上，首次提出了“云计算”（Cloud Computing）的概念。
讲到这个云计算，就不得不提计算机啦，那么讲到这个计算机又不得不把冯诺依曼机请出来，这个冯诺依曼机就是指令与数据都以二进制形式储存在存储器里，指令根据其储存的顺序执行，听不懂也没关系了解一下就好了我这边只作科普不深入。当然啦现在有很多非冯诺依曼的计算机出现了，比如说光子、量子、神经、DNA计算机等。
李根 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “AI教主”黄仁勋所到之处，无不欢呼。 客户爱他，开发者爱他，媒体也热衷于听他说点什么。这位英伟达的创始人及CEO，以个性著称，也以“放纵不羁爱自由”闻名。 在GTC China 2017上午主题演讲结束后，他接受了量子位等媒体采访，谈到了计算力、AI革新、投资布局和新技术革命等等。 自称老黄 不爱端坐 之所以如此深受欢迎，与黄仁勋的性格不无关系。在媒体采访伊始，现场力场就以他为中心而扭曲，他用不太熟练的中文向大家问好
今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。现在市面上又有哪些适合训练的GPU型号呢，价格如何，本文将会将上述疑问的回答一一分享给大家。
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。
AI近来备受投资者的关注，而且有充分的理由。这是一项可能改变从交通到云计算的一切的潜力技术。 许多公司都认为，AI不仅会影响他们的产品和服务，而且会影响他们业务的方方面面。仔细阅读，这里有9件你可能不
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在Colab成为付费会员后，就一定能用上V100和P100？ Nonono，现在你可能会“碰巧”用上Tesla T4！ 大伙儿都知道，前段时间Colab上线了一个50美元/月（约325元/月）的“超级会员”Pro+，和10美元/月的“普通会员”Pro相比，Pro+能优先用上V100和P100 GPU。 现在，有Reddit网友发现，以前总能抢到V100和P100的Pro会员，甚至可能被分配到T4。 △图源：Reddit 要知道，Tesla T
张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱，到底怎么选？
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。
在本月的五四青年节上，由央视和TMELAND共同合作的一场创新性的数实融合五四特别节目，火了！ 活动开场，尼格买提化身虚拟人，在TMELAND虚拟世界中进行了二次元式的报幕和主持，紧接着，腾讯旗下的吉莉、童和光、星瞳也集体空降现场，与青年演员联合出演情景歌舞《New Youth》。 在虚拟世界中云蹦迪，参加线上音乐会，腾讯音乐虚拟世界TMELAND在全真互联网时代给大家提供了身临其境的音乐服务和沉浸式的娱乐体验。 TMELAND 虚拟世界在活动期间有超过百万的乐迷访问，最高支持10万人在线同屏互动。其中虚
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
感觉像是云计算的一个推崇者，为云计算在做广告，Robyn Peterson的文章What you need to know about cloud computing。
随着数据中心的变革，这股国产“大芯片”创业浪潮也正在从AI芯片，GPU、DPU涌向CPU，这引起了国内外的广泛讨论。特别是在数据中心CPU方面，因为在过去十多年里一直是由英特尔X86处理器垄断的市场，这就使得国内的这波创业潮获得了高度关注，有投资者甚至将其称之为“最后一颗大芯片投资机会”。
身处信息快速发展的今天，物联网、大数据、云计算这些名词在我们的生活中出现的越来越频繁，看似高大上的三者其实却和我们的生活息息相关。带你来认识下三者之间的关系吧!
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。
这个节日的来历很简单：2010年的这一天Laszlo Hanyecz用10000个比特币买了2个披萨，这不仅是比特币发展的一大进步，更是加密货币发展的一大进步，Hanyecz也因为这个事件名扬币圈。
【新智元导读】今天在刚刚结束的GTC 2018上，英伟达CEO黄仁勋说两件大事，一是发布了迄今最大的GPU，二是暂定自动驾驶暂停研发。随后英伟达股价下跌3.8%。GPU正在成为一种计算范式，但本质性突破乏善可陈，教主一路回顾过去创下的纪录，而鼎盛之下，衰退的迹象，似乎已经潜藏。 黄仁勋在熟悉的背景音乐中上场，GTC今年已经是第十年了。 称不上激昂，但显然迫不及待要分享。不是首先揭幕万众期待的新品，而是回归初心——黄仁勋说，图形技术是GPU的核心驱动力，是虚拟现实的根本，在各种各样的领域，我们想将信息和数据
随着人工智能、大数据和高性能计算的发展，GPU技术在现代计算领域发挥着举足轻重的作用。本文将从创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度以及与云计算能力的结合等角度，深入解析GPU硬件技术的核心要点。
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。
在操作云服务器的时候，用户们可能会存在一些关于硬盘的疑问，比如说如果买云服务器需要单独购买硬盘吗之类的问题，在了解这个问题之前，要先明白云服务器是什么，简单来说，云服务器就是一种虚拟的物理服务器，又称之为云计算或者是云主机，在这个云服务器之中，它是结合了三个优势，也就是计算、网络和存储。
云计算指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户，因此任何一个在互联网上提供服务的公司，都可以称之为云计算公司。然而，并不是所有的云计算公司的服务模式都是一样的，虽然云计算的服务模式在不断变化，在业界根据公司的提供的服务方式，划分为三类：
双十一期间，我想很多小伙伴都被阿里云的促销活动刷屏了，大家组队组团，可以得到较为便宜的阿里云服务器。另外，Docker 也红得发紫，与之对应的 DevOps 和 NoOps 持续高温。
如果是自己公司需要搭建一个电商网站，要自己去买一台物理服务器设备，然后在上面安装操作系统部署应用；
“Show出你的野蛮性能”并不是一句漂亮的空话，高性能云计算的实力正在被6大知名云服务商和20多所高校队伍同步验证，谁才是真正的CPU/GPU云主机之王？
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不得不说，为了让更多人能用上大模型，技术圈真是各出奇招！ 模型不够开放？有人自己上手搞免费开源版。 比如最近风靡全网的DALL·E Mini，Meta开放的OPT-175B（Open Pretrained Transformer）。 都是通过复刻的方式，让原本不够open的大模型，变成人人可用。 还有人觉得模型太大，个人玩家很难承受起天价成本。 所以提出异构内存、并行计算等方法，让大模型训练加速又降本。 比如开源项目Colossal-AI，前不久刚实现
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
都2019年了，大数据和云计算居然还有人不知道到底是干啥的，今天马小哥就来个大家讲一下云计算和大数据是做什么的，保证你能会！
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么？单块GPU也能训练大模型了？ 还是20系就能拿下的那种？？？ 没开玩笑，事实已经摆在眼前： RTX 2060 6GB普通游戏本能训练15亿参数模型； RTX 3090 24GB主机直接单挑180亿参数大模型； Tesla V100 32GB连240亿参数都能拿下。 相比于PyTorch和业界主流的DeepSpeed方法，提升参数容量能达到10多倍。 而且这种方法完全开源，只需要几行代码就能搞定，修改量也非常少。 这波操作真是直接腰斩大模型训
目前在售的NVIDIA Volta架构中Tesla V100处于深度学习GPU专业卡的最顶端位置！拥有5120个CUDA核心、640个Tensor辅助核心，核心面积达到了815平方毫米，集成了210亿个晶体管。作为Tesla P100的升级产品，Tesla V100同样拥有有两个不同的版本：一个是支持NVLInk,一个是支持PCIE。
硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？
今天，著名的SemiAnalysis分析师Dylan Patel和Daniel Nishball，又来爆料行业内幕了。
相信大家都非常熟悉 作为目前最热门的科技概念之一 它频繁地出现媒体的报道中 专家们也经常将它挂在嘴边 为它摇旗呐喊 那么，究竟什么是云计算呢？ 它到底有什么用？ 相比传统计算，它有什么特别之处？ 今
用了HAI，不仅能自动配置性价比更高的GPU算力，还支持“一键部署”最头疼的依赖环境。
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 在到处都是开源工具和学习资料的今天，深度学习的门槛已经大大降低。然而，学习的门槛降低并不意味着学习的成本降低了，比如说动则上万的 GPU。 不管是买 GPU，还是买云服务，对很多人来说都是一笔不小的花销。今天，我们就教大家一个薅资本主义羊毛的新方法：通过 Kaggle Kernels 免费使用英伟达 GPU！ 首先，我们来介绍下什么是 Kaggle Kernels。 Kaggle 是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛
这种情况，让传统巨头IBM感受到了威胁。一直以来，他们都专注于大型机，导致忽视了小型机的市场。
云计算大致分两种，一个是私有云，一个是公有云，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，咱们暂且不说这个。云容科技就给您分析下私有云和公有云：
一定要备注：工种+地点+学校/公司+昵称（如网络工程师+南京+苏宁+猪八戒），根据格式备注，可更快被通过且邀请进群
还记得 CVPR 2015 开完会回来，感觉大家都在讨论 deep learning，convolutional neural network，当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集，结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板，让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑，我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑，结果没过多长时间，大家都不用了，只用自己的笔记本，所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
云计算可以算是近几年科技领域最热的名词之一了。如果你不做云，那么都不好意思跟人说自己是“科技”公司的。
当今各路供应商对云计算的热度不可谓不高，大张旗鼓地不停推出令人眼花缭乱的新产品和服务，仿佛不和云计算搭上点关系，就会被人遗忘一般。可是反观客户这边，对云计算的热情却更多的是“这里的黎明静悄悄”，观望与等待的企业远远多于实际应用的企业。供应商和用户的不均衡反应，问题到底出在哪里了呢？ 云计算更易满足用户刚需 在分析云计算是否有市场之前，先来回顾一下上世纪ERP推广时的情景，当时的很户很容易能从咨询公司了解到一些实施的案例，也能知晓一些标杆客户的所谓“最佳实践”。这是由于，从MRP到MRPⅡ再到ERP，走过了几
但对于很多普通人和新入行的“小白”来说，其中涉及的各种概念可能令人毫无头绪。因此，这篇文章从最基础的角度出发，希望能以最清晰明了，让大家都看得懂的方式，理清云计算中最基本的那些事儿。
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