比如你要进行深度学习计算,建议使用腾讯云GN8/GN10X 实例。GN10Xp配备Tesla V100 NVLink 32GB GPU,具有强大的单精度浮点运算能力,并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ,80个 vGPU 和320GB主机内存,是深度学习训练的首选。
GN10Xp 最大实例规格具备1256 TFLOPS 单精度浮点运算能力,支持 Tensor Core 加速,单卡搭载32GB显存,GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连。强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期,使得复杂模型的快速迭代成为可能,人工智能相关业务得以把握先机。
腾讯云GPU云服务器,管理很简单GPU云服务器采用和云服务器CVM一致的管理方式,无需跳板机登录,简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引,免去高学习成本。而且节约成本,你无需预先采购、准备硬件资源,一次性购买,免除硬件更新带来的额外费用,有效降低基础设施建设投入。目前,腾讯云的GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费,你可以根据需要选择计费模式。实事求是的说,蓝海大脑的深度学习边缘计算服务器不错,除了夏天有点热。他们的服务器功耗低,性能可靠,最重要的是可以用于深度学习、自动驾驶、人脸检测、机器识别、视觉识别、行为识别等领域。实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体 *** 作步骤如下:
1、创建colab文件:进入Google云盘后,创建一个colab文件。第一次使用,会存在colab选项不显示的情况,点击关联更多应用即可。点击colab选项后会跳转到一个页面,与jupyter基本一模一样,可输入代码段,能连接服务器,有文件目录、colab文件名和使用选项。
2、配置colab环境:点击修改后点击笔记本设置就可以配置gpu了,硬件加速选择gpu,点击连接即配置好环境,将Googledrive的云空间连接起来,就有了drive文件夹,现在配置已经全部完成。
3、配置完成就可以使用Googlecolab跑深度学习模型了,gpu是k80计算速度慢,可以再新建一个colab文件,两三次就可以开到p100了。gpu用完的场景,需要1天时间恢复,可以再弄一个谷歌账号重复上述 *** 作。
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