前几天,「CPU比GPU训练神经网络快十几倍!」被刷屏了,作为一枚炼丹新人,看到标题自然内心狂喜,如今显卡暴涨还买不着的世道下,居然还有隐藏惊喜?!
结果证明,是我想多了...这项来自顶会的最新研究,确实展现了英特尔美好的愿景,可是,用哈希表代替矩阵运算的大胆设想,恕我有些理解无能。
当英特尔想方设法追逐老黄时,刚刚召开的英伟达GTC大会,却狠狠嘲弄了对方一把,一身摇滚皮衣留着长发的老黄,宣布了基于ARM架构服务器CPU的全新诞生,这意味着,自家GPU跑AI训练再也不怕被拖后腿了,正在挤牙膏的英特尔抖了抖手。
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不过,对于小小的炼丹师来说,比起围观大佬们的较量,每天和数据、算法、模型的纠缠,似乎更加刻骨铭心,还要时时紧跟学术动态,比如刚上市的吴恩达老师,在最新课程里号召大家,要从以模型为中心,转变为以数据为中心,孰重孰轻我说不清,但GPU训练传数据确实挺费心(居然三押了)。
除了传数据,租用云GPU跑训练时,还碰到过断电掉线、数据失踪等离奇事件,踩了无数坑之后,终于遇到一个给力的AI算力平台,服务比较稳定、价格也很友好。
总之,从数据传输到实例运行,加速体验还是很流畅的,海外也能使用,在这里推荐给大家—— 恒源云GPUSHARE.COM ,致力于赋能广大人工智能学习者,每个炼丹师都值得拥有一个该平台账号,良心安利请大口食用~
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对于刚入门云端训练的小白,恒源云一站式的深度学习环境,上手非常友好,丝毫不逊本地编译。
国内外主流框架工具全都有,连PaddlePaddle也支持,不用再全网费力搜安装教程了,不管是JupyterLab在线编程,还是PyCharm远程开发,都能获得极致的训练体验。

图片来源 | gpushare.com 【创建实例】
而且,除了享受保姆级的官方镜像,平台用户还能创建自定义镜像,打造个性化的开发环境,一次保存长期使用。
不仅如此,平台还支持Dockerhub/Oss导入镜像,从此告别环境安装的困扰,把精力放在更重要的事情上。
为了保证大家的充分体验,平台特准备了超级免费计划,可无门槛畅享几十甚至几百小时,包括RTX 3090、3080、T4、2080ti、1080ti等GPU机型。

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不过,平台的租用定价已经很低了,数据存储还有100G的免费额度,怎么算都不亏。
当然,除了价格感人,必须夸一下恒源云的产品体验,亮点颇多,尤其是一些人性化的功能设计,省心又省钱。
比如实例按秒计费、关机也不收费、定时关机按钮等,大大提升了实例操作的自由度。

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就我来说,使用后最深刻的感受,应该是平台服务的稳定性,实例几乎1秒启动,也很少出现卡顿、掉线等问题。
同时,平台GPU的独享机制,让人丝毫不用担心被占用,用户之间互不影响,训练体验与自己买卡几乎无异。
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其实,跑模型训练,作为AI算法工程师的日常,并不像外人眼中那么高大上,甚至是琐碎和挫败的。
往往花了大量时间处理数据、调整参数,跑了半个月却没有成果,还会面对一些外在限制,大家常常感到无可奈何。
恒源云团队,大概就是深知这些不易后,决定为AI算法工程师赋能,才搭建出这么专业又好用的训练平台,让大家免于训练资源的苦恼,可以随时随地轻松开启训练。
记得第一次使用平台时,被流畅的交互惊艳到了,产品真正做到了所见即所得,界面简洁易操作,不管是创建实例,还是传输数据,步骤都比较简单,训练效率也提高不少。

图片来源 | gpushare.com 【控制台】
说起平台的数据功能,对于经常处理庞大数据量的用户来说,绝对是福音。比如平台提供了云盘、NAS、本地等多种存储类型,以及Oss、Sftp命令等传输工具,速度又快,免费容量又大。而且,平台还预置了海量公共数据集,CV、NLP等领域应有尽有,用户可以任意使用。

图片来源 | gpushare.com 【公共数据集】
大家都深有体会,平常做实验、打比赛,很难离开团队的协作,但GPU资源,又不能掰开使用。
为了助力大家的团队配合,恒源云特上线了团队功能,通过实例、镜像的共享,不仅提高了训练体验,还降低了负担的成本。

图片来源 | gpushare.com 【我的团队】
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对于训练资源需求较大的高校科研单位,也可以直接联系平台,获取专属的教育优惠。
当然,除了学生专属福利,平台还有新人福利、邀请福利、充值福利、课程福利、社区福利、赞助福利等,所有福利皆可同时享有,并以代金券为主,供大家下单无门槛使用。

图片来源 | gpushare.com 【热门活动】
新人福利
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