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台式机+轻薄本:AI从业者的最佳设备配置指南

作为一名AI从业者,你选购电脑是否有过这样的苦恼:轻薄本便携 续航久,但GPU和散热弱;游戏本GPU比较强,但比较重、续航短;台式机高配置、硬盘空间大,但不能带出门;商业的GPU服务器租赁要不就是使用有要求,要不就是贵的离谱,还要担心商家提桶跑路 or 涨价 or 欠费停机数据被删。作为一个成熟但财力有限的开发者,想全都要,比较好的一种方式是买轻薄本+台式机。但拥有多台设备后,依然存在一些痛点问题,比如资料分散在两台电脑、出门在外依然难以查看实验结果。本文博主以自身经验为例,给出轻薄本+ubuntu台式机+frp ssh的配置指南,供大家选择性参考。

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如何让深度学习在手机应用上也能加速跑?看完这篇文章你就知道了

目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作,但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小(表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗);目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力,尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法,将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法:向外科医生

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