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在aws gpu價格這個產品中，有4篇Facebook貼文，粉絲數超過7萬的網紅iThome，也在其Facebook貼文中提到， AWS發布專門用於影音轉檔的EC2執行個體VT1，使用Xilinx Alveo U30媒體加速器轉碼卡，能夠用於轉碼解析度高達4K UHD的多串流影片，AWS宣稱與目前最新基於GPU的EC2執行個體相比，VT1每個串流的價格降低30％，和最新的CPU執行個體比起來，更低了60％ #看更多 http...

aws gpu價格 在 iThome Facebook 的最佳貼文

iThome By iThome

2021-09-15 20:54:06 有 28 人按讚
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AWS發布專門用於影音轉檔的EC2執行個體VT1，使用Xilinx Alveo U30媒體加速器轉碼卡，能夠用於轉碼解析度高達4K UHD的多串流影片，AWS宣稱與目前最新基於GPU的EC2執行個體相比，VT1每個串流的價格降低30％，和最新的CPU執行個體比起來，更低了60％

#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146734

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aws gpu價格 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

台灣物聯網實驗室 IOT Labs By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2020-04-01 13:20:01 有 1 人按讚
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微軟收購 5G 專家 Affirmed Networks，全面進軍「網路功能虛擬化」電信基礎設施市場

CP name科技新報Upload Date & Time
發布時間 2020年3月27日21:56

與英特爾（Intel）、Nvidia 一樣，當電信業者打造與傳統行動網路截然不同的 5G 網路時，微軟（Microsoft）也看到龐大的商機。日前微軟收購 Affirmed Networks 的舉動，將有助於建立與部署 5G 網路（需極度依賴商用伺服器）電信公司間更緊密的合作關係。

26 日，微軟宣布收購 Affirmed Networks，是提供允許行動服務營運商依賴現成伺服器處理各種網路功能的軟體平台，不再非得向諾基亞（Nokia）、愛立信（Ericsson）、華為（Huawei）和思科系統（Cisco Systems）等公司購買專屬基礎設施設備。Affirmed 旗下軟體平台運用的就是稱為網路功能虛擬化（Network Functions Virtualization，NFV）的流行概念與技術。

目前這起收購案的交易價格未知。自 2010 年成立以來，Affirmed 已籌集 1.55 億美元資金。2015 年《富比士》（Forbes）雜誌文章指出，2010 年當時最新一輪融資，市場估值達 6 億美元。

Affirmed 聲稱，軟體在全球超過 85 個網路完成部署，知名客戶包括美國電話電報公司（AT&T）、Vodafone、加拿大 Telus，以及日本軟銀（SoftBank）集團旗下電信子公司等主要電信業者。

與其他推廣基於 NFV 之電信基礎設施解決方案的公司一樣，Affirmed 認為自家平台允許客戶購買更便宜的硬體，降低營運費用，並隨著流量增長能更快速部署服務，更容易擴展網路。像諾基亞和愛立信等老牌企業（也符合趨勢地提供 NFV 解決方案）認為，專屬設備（極度仰賴 ASIC 及 FPGA 提升處理效能）在訊號和封包處理方面比商用伺服器更高效。

NFV 式基礎設施的另一個優勢可能對微軟尤其重要：由於網路依賴正規伺服器，所以除了轉移電信網路流量，還可處理許多工作負載。

微軟意欲打造同時支援 NFV 功能與邊緣運算服務的解決方案

微軟已在 Azure 雲端平台投入大量資金開發邊緣運算（Edge Computing）解決方案，能直接在產生資料的本地端就近處理大量資料，這些服務吸引了零售商、製造商、市級政府和其他組織的目光，因為他們不希望自家基礎設施產生的資料還要傳送到數百或數千英里遠的主要雲端中心處理，基於效能、可靠性、成本及安全／合規等疑慮考量，他們開始打算擁抱邊緣運算。

微軟因此可使用 Affirmed 的軟體協助行動服務營運商部署基於 NFV 的解決方案，既用於傳統網路功能，又可為企業和政府客戶提供邊緣運算服務。另外，亞馬遜（Amazon）也正打算透過自家 AWS Wavelength Service 與行動服務商建立邊緣運算合作夥伴關係。

目前仍為全球最大伺服器 CPU 供應商的英特爾，自然也將 NFV（無論部署行動網路還是有線網路）視為公司成長的一大契機。根據去年第四季財報指出，英特爾資料中心事業群（Data Center Group，DCG）對通訊服務供應商的銷售額與同期相比增長了 14%。

同時，Nvidia 距離自家 Aerial 軟體開發套件（SDK）發表日還有 5 個月。這款套件可讓搭載 Nvidia GPU 的伺服器處理 5G 無線網路的訊號和封包處理工作負載。Aerial 是 Nvidia GPU／軟體平台的一部分，專門用於名為 EGX 的邊緣運算部署。

資料來源：https://today.line.me/tw/pc/article/%E5%BE%AE%E8%BB%9F%E6%94%B6%E8%B3%BC+5G+%E5%B0%88%E5%AE%B6+Affirmed+Networks%EF%BC%8C%E5%85%A8%E9%9D%A2%E9%80%B2%E8%BB%8D%E3%80%8C%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E5%8A%9F%E8%83%BD%E8%99%9B%E6%93%AC%E5%8C%96%E3%80%8D%E9%9B%BB%E4%BF%A1%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E8%A8%AD%E6%96%BD%E5%B8%82%E5%A0%B4-Xgv1zl?fbclid=IwAR2Yqfn46Gtg6MJB2BNxNJpkuiK5WOZ2_fMwuRdaNBJK4YUa-DD6eNRTiog

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本專頁將不定時網羅搜集國內外與物聯網相關新聞及技術，並無條件與 IOT 從業人員或對物聯網有興趣的大眾分享，若有任何不足或建議之處，歡迎隨時留言，一起研究研究。^.^
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aws gpu價格 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

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2020-04-01 00:30:00 有 1 人按讚
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微軟收購 5G 專家 Affirmed Networks，全面進軍「網路功能虛擬化」電信基礎設施市場

CP name科技新報Upload Date & Time
發布時間 2020年3月27日21:56

與英特爾（Intel）、Nvidia 一樣，當電信業者打造與傳統行動網路截然不同的 5G 網路時，微軟（Microsoft）也看到龐大的商機。日前微軟收購 Affirmed Networks 的舉動，將有助於建立與部署 5G 網路（需極度依賴商用伺服器）電信公司間更緊密的合作關係。

26 日，微軟宣布收購 Affirmed Networks，是提供允許行動服務營運商依賴現成伺服器處理各種網路功能的軟體平台，不再非得向諾基亞（Nokia）、愛立信（Ericsson）、華為（Huawei）和思科系統（Cisco Systems）等公司購買專屬基礎設施設備。Affirmed 旗下軟體平台運用的就是稱為網路功能虛擬化（Network Functions Virtualization，NFV）的流行概念與技術。

目前這起收購案的交易價格未知。自 2010 年成立以來，Affirmed 已籌集 1.55 億美元資金。2015 年《富比士》（Forbes）雜誌文章指出，2010 年當時最新一輪融資，市場估值達 6 億美元。

Affirmed 聲稱，軟體在全球超過 85 個網路完成部署，知名客戶包括美國電話電報公司（AT&T）、Vodafone、加拿大 Telus，以及日本軟銀（SoftBank）集團旗下電信子公司等主要電信業者。

與其他推廣基於 NFV 之電信基礎設施解決方案的公司一樣，Affirmed 認為自家平台允許客戶購買更便宜的硬體，降低營運費用，並隨著流量增長能更快速部署服務，更容易擴展網路。像諾基亞和愛立信等老牌企業（也符合趨勢地提供 NFV 解決方案）認為，專屬設備（極度仰賴 ASIC 及 FPGA 提升處理效能）在訊號和封包處理方面比商用伺服器更高效。

NFV 式基礎設施的另一個優勢可能對微軟尤其重要：由於網路依賴正規伺服器，所以除了轉移電信網路流量，還可處理許多工作負載。

微軟意欲打造同時支援 NFV 功能與邊緣運算服務的解決方案

微軟已在 Azure 雲端平台投入大量資金開發邊緣運算（Edge Computing）解決方案，能直接在產生資料的本地端就近處理大量資料，這些服務吸引了零售商、製造商、市級政府和其他組織的目光，因為他們不希望自家基礎設施產生的資料還要傳送到數百或數千英里遠的主要雲端中心處理，基於效能、可靠性、成本及安全／合規等疑慮考量，他們開始打算擁抱邊緣運算。

微軟因此可使用 Affirmed 的軟體協助行動服務營運商部署基於 NFV 的解決方案，既用於傳統網路功能，又可為企業和政府客戶提供邊緣運算服務。另外，亞馬遜（Amazon）也正打算透過自家 AWS Wavelength Service 與行動服務商建立邊緣運算合作夥伴關係。

目前仍為全球最大伺服器 CPU 供應商的英特爾，自然也將 NFV（無論部署行動網路還是有線網路）視為公司成長的一大契機。根據去年第四季財報指出，英特爾資料中心事業群（Data Center Group，DCG）對通訊服務供應商的銷售額與同期相比增長了 14%。

同時，Nvidia 距離自家 Aerial 軟體開發套件（SDK）發表日還有 5 個月。這款套件可讓搭載 Nvidia GPU 的伺服器處理 5G 無線網路的訊號和封包處理工作負載。Aerial 是 Nvidia GPU／軟體平台的一部分，專門用於名為 EGX 的邊緣運算部署。

資料來源：https://today.line.me/…/%E5%BE%AE%E8%BB%9F%E6%94%B6%E8%B3%B…

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社群媒體上有些相關的討論：

aws gpu價格 在 Re: [菜單] 200K深度學習機- 看板PC_Shopping - 批踢踢實業坊 的推薦與評價


作者fo40225 ()
看板PC_Shopping
標題Re: [菜單] 200K深度學習機
時間Thu May 30 00:43:57 2019

: 更新 ：謝謝各位大大的建議，跟老闆討論過後預計朝請廠商報小型工作站
: 的單子，預算雖然說是沒有問題但也可能沒辦法買DGX@@，讓電蝦的
: 各位失望了
: 非常謝謝各位的建議，還請有點火氣上來的前輩們消消氣

原PO後來請廠商報小型工作站是聰明的決定

十萬的單子還上來求建議 表示對硬體的了解度沒有信心

雖然廠商也不一定懂

但讓廠商全權開規格 之後有問題廠商可以協助處理

廠商能除錯的資源還是比個人多些

上頭的人追究下來也有個廠商負責

100萬內的科研採購 雖然不用招標 但也總要有個廠商陪著跑文件

廠商多賺的錢就當服務費 省心

====

所以深度學習的機器到底要怎麼買？

剛好最近有些採購 也略有研究

以下是個人心得 不一定正確 在此做個筆記記錄

====

買電腦 第一先問預算 再問需求

但這次先問需求

真的需要一台GPU Server嗎?

在PC上開發模型，真正的大量資料上AWS、Azure、GCP、國網中心的雲端GPU做訓練

如果這樣的工作流不符合需求 (反正會有各種理由不行)

那也只好買台ML主機放地上了

如果預算沒有上限 (好幾個億花不完)
直接請廠商送NVDIA DGX Pod來就可以了

https://tinyurl.com/y3k63fo2
Easy Deployment of DGX Servers for Deep Learning
超Easy

預算不到億但超過千萬
DGX-2就在預算內
https://www.nvidia.com/zh-tw/data-center/dgx-2/
但NVIDIA要求購買DGX-2的單位最好要先有DGX-1的經驗

預算超過500萬就能買一台DGX-1
https://www.nvidia.com/zh-tw/data-center/dgx-1/

預算200萬上下你可以考慮買DGX Station
https://www.nvidia.com/zh-tw/data-center/dgx-station/
以上的價格都是我夢到的 詳細數字請打電話問業務

如果對於NV原廠機的配置不夠滿意
想要更換CPU RAM想加大點 儲存空間想調整
或是想把錢都砸在GPU 其他部分精簡
DELL HPE都有多GPU系列機器可客製化
嫌國外一線廠牌太貴 國內的華碩、麗台也都有GPU Server可以挑
怕被廠商坑可以先上DELL或HPE的美國官網點點配置
大概有個行情概念

錢能解決的問題都不是問題 最大的問題是沒有錢

沒錢的實驗室想買GPU Server來做深度學習
這時就要問情境了

是否願意犧牲機器穩定性、資料正確性來換取效能??
實驗室有多少人要用?
同時用還是排隊用?
有沒有專人管理維護伺服器?

如果真的要自己進這個坑就繼續吧

經驗告訴我 多人同時使用一台GPU server體驗很糟的
不只GPU是資源
CPU核心、CPU快取、PCIe頻寬、記憶體頻寬、記憶體容量、storage IOPS
全部都是瓶頸
8個人同時用一台8 GPU的server
就算一個人限制一顆GPU 8個人全部卡死

所以GPU server的使用情境是

- 訓練資料量太大了 需要多張卡做多倍的加速
(舉例：只能接受8張卡train 3小時 無法接受1張卡跑24小時)
- PC、HEDT的記憶體不夠
- 需要超多核心的CPU算力來做計算前處理

這時候又有人能管理伺服器(實驗室成員排隊不會吵架)
那可以買大台的server
一個人一個人輪流用 其他人只能等

推文裡有人買2xTITAN RTX主機45萬
若用不到512GB RAM或24GB VRAM或超多核心的算力
可以買5台9萬的PC 能用同時用的人更多 算力也更高 (2 GPU vs 5 GPU)

====

最後才是考慮組裝個人電腦來用

那組裝深度學習的主機 零件怎麼挑呢？

我不知道版上有多少人真的在深度學習
說不定我也沒有玩過 上來唬爛一通
下面的解釋都是心得 也不一定對 就當參考

CPU
有人說深度學習主機的CPU不重要
我不認為不重要
或者說 不重要不代表可以忽視
不然隨便拿個i3或Xeon Bronze亮機就好
CPU快的主機還能拿來做其他運算
非深度學習無GPU加速的機器學習算法也可以跑

GPU運算是需要CPU送資料進去的
若CPU需要做些前處理 算力不夠會導致資料產出速度不足導致GPU閒置
另一個就是PCIe頻寬 多卡時有機會塞車
(推文有人問ML主機跟礦機差在哪
礦機基本上不需要PCIe頻寬 一小段資料送進GPU爆hash出來
ML主機是大量的資料通過GPU 還有神經網路的權重更新問題
頻寬需求不同)

CPU的算力若要在高頻少核與低頻多核間選一個
我會選高頻少核 泛用性比較高
畢竟如果不是跑固定的商用軟體或開源軟體
很難確定平行化的效果如何
最後至少還有個單核硬上的選項

另外就是
我懷疑nvidia的驅動只有單核在跑 要是單核不夠力 GPU會比較慢
以上是推測 沒有直接證據

至於AMD CPU (先說明這是現在的狀況 2019/7/7後會不會改變我不知道)
Zen架構與Skylake架構相比
浮點運算AMD就是弱勢 (4個128bit 兩個加法兩個乘法 vs 2個256bit加乘皆可)
AVX 256bit AMD直接是Intel半速
更不用說要是程式用了Intel的編譯器或數學庫(MKL, MATLAB或numpy都會用到)
偵測到不是intel的CPU 直接執行相容性最高(最慢)的機器碼
AMD的CPU遇到奧步很難跑得比INTEL的快

至於HEDT平台
9980XE與2990WX我手上都有
版上隨便推人買2950X或2990WX是很不負責任的
我的建議是 除非你的程式在X399平台上測過真的比較快(或是一樣快但比較便宜)
不然買intel真的比較不會有性能問題
商人不是笨蛋 18核的9980XE與32核的2990WX才會沒什麼價差
實際測試這兩顆互有輸贏
如果你的程式是
- 多核平行化得很好 單核慢沒關係
- 有NUMA支援 不會卡RAM頻寬或CPU之間
- 浮點不重要 AVX 512沒差 且不會被intel軟體奧步
那2990WX有機會贏 但還是建議要測過再購買
(不到6萬就能體驗4路不對稱NUMA所帶來的各種奇葩效能問題 超值)

RAM
通道插滿 越大越好
做正事的機器不建議用超頻記憶體 標準條很棒
2019年 記憶體需求超過64GB 只能選HEDT
超過128GB 只能選工作站
超過512GB 只能選Server
嚴格要求資料正確性請買ECC

MB
主流平台挑選跟一般開菜單一樣
VRM散熱與設計挑一下
要是VRM供電不足 可能連維持全核Turbo都有問題
其他沒什麼重點
HEDT平台要看一下PCIe通道設計
針對ML需求會不會塞車
每張卡至少要x8 塞在CPU端或GPU端都會有影響

CPU散熱
i7-8700的原廠散熱沒有辦法在燒機下維持全核Turbo 4.3GHz
真的垃圾
比原廠散熱器好的都可以

GPU
重點來了

針對深度學習 第一要考慮的就是VRAM大小
VRAM決定了能放多複雜的模型下來算
(有人會說Unified Memory啊或是什麼NVLink合併記憶體的
會自己寫底層用這兩個功能的人就不會上來問問題了
Tensorflow可以開Unified Memory拿主記憶體硬跑
代價是效能剩10分之一 [PCIe x16頻寬約GDDR6 1/10]
NVLink自動合併記憶體 我還沒看到Tensorflow或Pytorch有支援
至少我在V100上是開不出自動合併 會的人麻煩教學一下
手動將模型拆放在兩張又不會卡頻寬也是需要花時間調整的)

還有batch size能開多少(這個可以透過多卡增加)

如果只是玩票性質的深度學習
6GB VRAM應該都能試跑常見的模型

如果是拿來做事的
11GB VRAM的是首選

因此消費級能挑的卡有

11GB
1080ti
2080ti

12GB
GTX TITAN X
TITAN X
TITAN Xp
TITAN V

24GB
TITAN RTX

Quadro卡很貴 也沒有特別快
除非你想買Quadro RTX 8000有48GB VRAM
不然光看規格 我找不到買Quadro RTX 6000而不買TITAN RTX的理由
(其實有 Quadro RTX 6000是鼓風扇 多卡散熱比TITAN RTX好)

Tesla卡是被動散熱沒有風扇
都是跟著設計過的機架出貨
就算搞到手裝在一般機殼也是直接燒掉

如果要使用多卡 一定要用渦輪扇版本的強制排氣
不然連跑幾個小時 直接熱死

再來要考慮的就是算力
如果會用半精度fp16訓練(AMP之類的)
有Tensor Core的TITAN RTX、2080ti、TITAN V有絕對優勢
(雖然2080ti的Tensor Core在fp16/fp32混和精度被老黃閹成半速 但還是很快)

只用fp32的話請直接看wiki Single precision欄位
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Nvidia_graphics_processing_units

TITAN V與TITAN RTX比較
TITAN V是HBM 某些吃VRAM頻寬的模型計算速度上會快些
TITAN RTX的VRAM比較大且有NVLink
NVLink的效果 有幫助但沒有很顯著

Puget Systems上關於GPU跑深度學習的測試文都可以看看
https://www.pugetsystems.com/search.php?query=+Machine+Learning

TITAN V與TITAN RTX個人會選RTX
慢一點等就好 (沒用Tensor core速度根本沒差)
放不進VRAM連算都不用算
PCHome定價還比較便宜

Storage
都2019了 SSD必備吧
額外的硬碟、RAID或是NAS就看預算
另外NVMe組RAID 0不會增加隨機讀取IOPS 不要為了這個浪費錢

Power
如果放機器的地方沒有220V
組4卡機器可能要考慮一下
1500W推4張TU102+CPU其實很拚

====

最後是菜單 線上隨便點的 別真的拿去組

80K 深度學習文書PC
CPU (中央處理器)：
Intel i9-9900K【8核/16緒】3.6GHz(↑5.0GHz)/16M/95W
15800

Cooler (散熱器)：
利民 Silver Arrow T8 8根導管(6mm)/TY-143B*1/雙塔/高度15.8cm/TDP:320W
2400

MB (主機板)：
技嘉 Z390 AORUS ELITE 翼力特(ATX/1H/Ｉ網/一體式檔板/註五年)
4890

RAM (記憶體)：
KLEVV(科賦) 16GB DDR4-2666/CL16
4x1888 7552

VGA (顯示卡)：
技嘉 RTX2080Ti TURBO 11G(1545MHz/27.2cm/註四年)
36890

SSD (固態硬碟)：
威剛 XPG SX8200Pro 1TB/M.2 PCIe 2280/讀:3500M/寫:3000M/TLC【五年保】附散熱片
4380

HDD (硬碟)：
Toshiba 6TB【企業級】128MB/7200轉/五年保(MG05ACA600E)
5390

PSU (電源供應器)：
全漢 聖武士 650W/銅牌/全日系/DC-DC/5年免費/CPU主線:18AWG
1990

CHASSIS (機殼)：
全漢 CMT240B 炫鬥士 黑 顯卡長37.3/CPU高17.9/壓克力透側/上開孔/ATX
1090

====
300K 深度學習入門PC
處理器 CPU:
Intel i9-9980XE【18核/36緒】3.0G(↑4.4GHz)/24.75M/165W/無內顯【代理盒裝】
61000

主機板 MB:
華碩 WS X299 SAGE/10G(CEB/8*D4/雙Ｉ網-10G/2*M.2/1*U.2/三年)
21900

記憶體 RAM:
美光 Micron Crucial 16G DDR4-2666
8x2099 16792

固態硬碟 M.2｜SSD:
三星Samsung 970 PRO NVMe 1TB/M.2 PCIe 讀:3500/寫:2700/MLC/五年保
13500

傳統內接硬碟HDD:
Toshiba 10TB【企業級】256MB/7200轉/五年保(MG06ACA10TE)
9990

散熱器:
利民 Silver Arrow IB-E Extreme 8根導管(6mm)/雙塔/高度16cm/TDP:320W【VWX】
2890

顯示卡:
華碩 TURBO-RTX2080Ti-11G(1545MHz/26.9cm/註四年)
4x38990 155960

機殼:
海盜船 Carbide Air 540 黑 顯卡長31/CPU高17/SSD*6(2共用)/E-ATX
4490

電源供應器:
全漢 CANNON 2000W 雙8/全模/全日系/1年保固/六項保護/支援18組PCI-E 6+2PIN
12900
====

300K那組可再往上調整一階成自組工作站
CPU可換Xeon W-2195
MB可換ASUS WS C422 SAGE/10G
RAM加到512GB
VGA換成2x Titan RTX

====

再往上就不要自組或白牌server了啦

驗證也是要錢的 廠商的人力服務支援都是錢

更高階的機器不是所有零件裝上去就會動的

散熱、供電、各零件相容性都是眉角

花了幾百萬經費買了不會動的機器 一定被教授砍死

這邊都還只有講到硬體

要是管理伺服器的人

軟體部分OS、CUDA driver等等設定無法自己來

還是要有個廠商在後面支援才好

啥都不懂買品牌機就對了

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.16.145
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1559148243.A.200.html
推 a3831038 : 趕快推，免得被人說看不懂 05/30 00:52
推 windrain0317: 推，尤其300k後直接call廠商是良心建議 05/30 00:53
推 rtwodtwo : NVMe要拉高隨機存取IOPS => 900P/905P 05/30 00:55
拉高IOPS的另一種說法是降低latency

唯一做法就是換Optane

8xSAMSUNG 970 PRO 1TB 贏不了900p 我測過了

過一個RAID還會增加延遲 IOPS反而下降

但容量 隨機寫 連續讀寫 還是有幫助 就看目的
推 hprince : 推 05/30 01:04
※ 編輯: fo40225 (140.112.16.145), 05/30/2019 01:08:08
推 xiemark : 純c的caffe train快多了。 05/30 01:10
推 WARgame723 : 簡單來說.買intel 05/30 01:12
推 onepunchgg : 同一樓wwwww 05/30 01:16
推 hizuki : 深度解析 05/30 01:20
推 m54ak : 這篇可以m起來 05/30 01:24
推 MrDisgrace : Intel MKL奧步這個問題真的很大XD 05/30 01:44
推 gaade : 不同的機器作不同的事，別再看跑分評論不同設計的系 05/30 01:44
→ gaade : 統囉～ 05/30 01:44
推 NX9999 : 推!!@@ 05/30 01:57
推 SahoYaho : 大佬來了 看得好爽 05/30 02:02
推 Zinsei : 推用心 05/30 02:10
推 WFSGT : 推 05/30 02:12
推 piyopiyolee : a跑比i快就說真香，比較慢就喊奧步，跟政治人物一樣 05/30 02:22
推 tom282f3 : 太專業 05/30 02:26
推 ctweng13 : 請問，i9 9900k與2697 V3，那顆CPU比較適合跑M.L? 05/30 02:39

要看情境

9900k就是小台的機器
64G RAM + 1~2GPU

2697v3應該是雙路大台的機器
爆幹大的RAM + 4~8GPU

大台的機器拆成小台給多人用 會比買一堆小台的給多人用起來慘

一堆小台的機器很難在需要大量算力時湊成一台大台的
(可以挑戰從eBay上買拆機100Gbps網卡組叢集 成功了功力++)

所以取決於你的需求

推 stephen2232 : 某樓不然你來換個說法阿 05/30 02:53
推 is2586537 : 推經驗分享跟認真分析 05/30 03:06
推 Etern : 推 05/30 03:08
推 ping860622 : 這篇真的要推 05/30 03:09
推 BaWanYi : 簡介也能這麼精闢，推 05/30 03:15
推 william25520: 同一樓 05/30 03:21
推 BambooGrove : 強 05/30 03:23
推 MrDisgrace : 商用沒美國時間給你整個重寫 開源授權不給包 無解XD 05/30 03:24
推 h311013 : 錢 05/30 03:34
推 cory8249 : 推 05/30 03:39
推 Higana : 優文 不推對不起自己 05/30 03:39
推 a007son : 中文真的難，都說程式碼有針對i皇最佳化了還要護航 05/30 03:43
推 firex10 : 推112大佬 05/30 03:44
推 jeff40108 : 免費經驗分享真佛 05/30 03:51
推 remia81 : 推 05/30 03:57
推 a2470abc : mkl真的很機掰 05/30 03:58
推 KuChanTung : 解釋一下，最近剛買的450K的Server，只有個人使用， 05/30 04:26
→ KuChanTung : 主要也是因為其他GPU Server多人同時上線掛機運算 05/30 04:26
→ KuChanTung : 模型，資源不夠使用，再弄Server，本文其他部分， 05/30 04:26
→ KuChanTung : 完全說明DL研究者心聲，推。 05/30 04:26
推 KuChanTung : 另外因為散熱因素，我個人不建議在單一4 GPU Server 05/30 04:38
→ KuChanTung : 配RTX *4，完全無法跑出應有效能。 05/30 04:38
→ bubunana : 推...我記得NV跟i 都有直接在112資院直接建DL lab 05/30 04:48
→ bubunana : 要什資源直接申請就好 內部還會直接美國派一個 DL P 05/30 04:48
→ bubunana : HD 當窗口 所以好奇怎麼還需要額外掏錢買設備？ 05/30 04:48
→ jeff40108 : 樓上484搞錯因果關係了？ 05/30 05:00
→ jeff40108 : 就是因為有花錢買設備才派人來支援 05/30 05:01
→ jeff40108 : 就算有合作案也不是合作了全院都免費用到爽 05/30 05:02
推 sma1033 : 如果有用到MKL確實「某些運算」會快一些，但是能否 05/30 05:03
→ sma1033 : 用MKL用到造成速度有顯著加速就是Case by case 05/30 05:04
推 sma1033 : 用AMD的CPU每顆核心比較弱一點，就是要把工作負載 05/30 05:11
→ sma1033 : 拆開分散，來最佳化多核心的優勢 05/30 05:12
→ bubunana : 不是喔 是直接進學校 建lab 算是產學合作喔 另外樓 05/30 05:16
→ bubunana : 主講了Optane應用不然在PTT應該被噴了跟垃圾沒兩樣 05/30 05:16
推 BlackCoal : 趕快推，雖然我文組完全看不懂 05/30 05:19
→ bubunana : 當然不是全院用到爽 我只是針對樓主經驗 應該是合作 05/30 05:20
→ bubunana : 範圍內 而且實驗室畢業PhD 有蠻大機會直接進Intel l 05/30 05:20
→ bubunana : ab 不過要稱幾年intern 05/30 05:20
推 sdriver : 現在不都直接租雲端嗎 05/30 05:54
推 simon78410 : 看吧 用AMD當工作站根本自找麻煩 05/30 06:11
推 bunjie : 這篇可以M了 05/30 07:01
噓 peter0517 : 推 05/30 07:04
推 peter0517 : 靠邀 按錯 05/30 07:08
推 hdotistyle : 推一樓 05/30 07:30
推 k073322524 : 推 05/30 07:57
推 deathagel16 : 非常感謝這位前輩!!後續會再與老闆溝通，這篇文也會 05/30 08:02
→ deathagel16 : 給老闆參考 05/30 08:02
推 comipa : 好文推 05/30 08:06
→ Angesi : 你對半精度的概念有誤 05/30 08:26
→ Angesi : 只是一昧的要求vram大 完全不考慮精度的選擇 05/30 08:27
→ Angesi : 真的蠻慘的喔~ 05/30 08:28

半精度/混合精度的訓練當然是非常tricky

速度雖然快 vram用量有機會減半 但不一定train得起來

沒解決也只能用fp32跑

單精度fp32的狀況下

V100 GV100 TITAN V TITAN RTX 2080ti 1080ti

(其實沒有差很多)

雙精度fp64在深度學習比較少見

跑模擬或工程CAD才會用到 (這時才買Quadro)


VRAM大能放複雜的模型或是batch size更大

更大的batch size比較能提升GPU利用率
(調高batch size後 計算速度變快是因為GPU與VRAM頻寬使用率上升

這兩種滿載後 batch size調更大也不會加速

滿載下才是比晶片算力還有記憶體頻寬 HBMvsGDDR)

雖然batch size大不一定收斂得比較快(時間上)

但大VRAM至少能讓你有選擇的空間

推 amin0811 : 這篇文真的算是範本了...真心建議收進精華區... 05/30 08:44
→ amin0811 : 裡面的概念想法幾年後應該也適用(硬體舊了汰換而已) 05/30 08:45
推 jason4571 : 優文 05/30 08:53
推 silk10268 : 推 05/30 08:59
推 x941u4vu86 : 還是推RYZEN 2990WX，買INTEL的都盤子 05/30 09:04
推 john60111 : 字太多了，先推再說 05/30 09:04
推 tgenie : 好像有點專業，推個 05/30 09:13
推 YandereLove : 優質 05/30 09:17
※ 編輯: fo40225 (140.112.16.145), 05/30/2019 09:56:43
推 AnnaAJ : 不明覺厲 05/30 09:40
推 windrain0317: 真的要工作AMD要就直上EPYC 05/30 09:43
→ windrain0317: 2990WX很多奇葩狀況會讓人傻眼 05/30 09:44
推 vykhodila : 推分享 非常實用 05/30 09:45
推 jason2325 : 優文推 05/30 09:47
推 JKGOOD : 待過公家單位真的覺得就算有能力還是全部找廠商就好 05/30 09:53
→ JKGOOD : ，出事有人擔下班不用被call 05/30 09:53
推 menshuei : 盼AMD能夠加速人工智慧運算功能的建立，不僅要算的 05/30 09:58
→ menshuei : 快，算的好，更重要的是能夠有智慧的算；未來的世 05/30 09:58
→ menshuei : 界是人工智慧的時代，AMD造CPU可要跟上趨勢才是。 05/30 09:58
推 xiemark : 改買Xilinx alveo FPGA卡做INT8 training 05/30 10:15
推 gaade : 不知道有使用epyc的機子的經驗分享嗎？ 05/30 10:30
→ friedpig : 不過說真的 牙膏王自己花錢請RD寫的complier 人家沒 05/30 10:51
→ friedpig : 事幫忙弄別家的相容性幹嘛 不跑相容性最高的作法 到 05/30 10:52
→ friedpig : 時候編出來的東西再其他機器不能跑又是另一套說詞 05/30 10:52
推 AbeNana : 真優文 05/30 11:09
推 wobooyaw : 長姿勢文 05/30 11:10
推 GodBlessPP : 推 05/30 11:10
→ bubunana : i請了快1.5-1.8萬人 SW RD在搞這塊幾乎是fabless 全 05/30 11:13
→ bubunana : 公司員工總數 這還只 反算正職 不算約聘 既然是做資 05/30 11:13
→ bubunana : 科 就不該覺得 軟體是免費 不幫對手最佳化就是XX 05/30 11:13
→ bubunana : 另外做軟體或驅動的 在硬體設計公司已經夠可憐被消 05/30 11:19
→ bubunana : 費 流動率高 正如在MS Google做硬體的 不用太過苛責 05/30 11:19
推 david54001 : 長知識 05/30 12:08
推 clap : 超專業！ 05/30 12:09
推 jasn4560 : M文不待處理的意思嗎? 為啥要M這篇文 我以為是要= 05/30 12:15
推 perfects1988: 推 05/30 12:18
推 twistedvate : 一分錢一分貨 05/30 12:25
推 anderleth : 推，專業文 05/30 12:32
推 maplefoxs : 高端操作 05/30 12:41
推 arrenwu : MKL也不能說是奧步啦XD 這也是為啥MATLAB上面Intel 05/30 13:01
→ arrenwu : CPU會快一點。可是我覺的深度學習應用上，瓶頸不是 05/30 13:01
→ arrenwu : CPU算的東西，所以MKL的優勢是還好 05/30 13:02
推 MrDisgrace : 要看只是沒最佳化 還是故意劣化XD 05/30 13:55
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→ AmibaGelos : 不清楚 聽說MMA打算拋棄mkl lock-in真的會破壞生態 05/30 14:02
推 Jmoe : 良心建議 05/30 14:20
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→ skycat2216 : 是老的型號了 05/30 15:35
推 LOUlSVUITTON: 完全看不懂 但是推個 05/30 18:35
推 Ham10159 : 推專業大佬 05/30 18:45
推 user1120 : 推 05/30 19:08
推 goldie : 推 05/30 19:18
噓 nickball007 : 8700是文書機嗎???? 05/30 19:18
→ gaade : 差不多吧... 05/30 19:29
推 dogluckyno1 : 推 05/30 19:51
推 tofukingkion: 推 05/30 20:53
→ ashburr : AMD：我只設計CPU 沒錢優化 請自己來 05/30 21:03
推 i1k1y : 乾貨 讚 05/30 22:03
→ anedo : 8700十年之後也是文書機了.. 05/30 23:55
推 ticy : 推 05/31 09:44
推 zephyr105 : 推 05/31 10:18
推 nucleargod : 你說的是用 nv 寫好的軟體在跑ML吧 05/31 22:15
→ nucleargod : 真正自己在寫的人，根本不需要 nv 卡 05/31 22:15
→ nucleargod : 我之前就直接 A 卡寫 opencl 05/31 22:16
→ nucleargod : CPU 也絕對是同時全部吃滿 05/31 22:17
→ nucleargod : 那時候就會知道，單核效能完全無意義，看核心數就好 05/31 22:18

會用OpenCL全部自己來的大神
一定相當了解自己的程式需要什麼硬體資源 就不會上來問菜單了

但對於不懂的人寫出來的code 87%是需要單核效能

更不要說什麼花時間調整後
gcc + OpenBLAS + OpenCL @A+A
就能對抗
icc + MKL + CUDA @I+N
對於一般人來說還是太遙遠
※ 編輯: fo40225 (140.112.16.145), 06/01/2019 00:58:38
推 GoGoJoe : 可以中斷服務的應用，可以不用考慮Server。 06/01 20:47
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1 GPU, 每小時125 積分, 新硬體、舊價格，最佳入門級GPU 選項. Pro 32GB, g3s.xlarge ... 最強大的AWS GPU 選項. Pro 16GB（AMD）, g4ad.xlarge, 16 GB, 4, 1 GPU

#52. AWS 採購一堆Mac mini 實機，在EC2 上線macOS 個體功能！

趨勢,雲端,AWS,Mac Mini (aws-brings-the-mac-mini-to-its-cloud) ... Turing Drive 握有CPU、GPU 平行運算核心能力，正因為資源稀缺，盡可能發揮自駕 ...

#53. AWS上搭建深度学习主机（Windows版） - 51CTO

本文简单介绍一下如何租赁并使用Amazon EC2 P2 实例: p2.xlarge 搭载了一块12G 显存的Tesla K80 显卡。上图中的价格是Linux操作系统上的价格，Windows ...

#54. [教學影片] AWS, Azure, Alibaba, TWCC 台灣AI計算雲, Google ...

#55. 高性能AMD EPYC™CPU和Radeon™Pro GPU支持用於圖形 ...

EC2，Amazon Web Services，Inc.“我們很高興繼續與AMD進行這種出色的合作，使Amazon EC2 G4ad實例能夠為圖形密集型應用程序提供業界最佳的價格性能。”.

#56. 和AWS互别苗头Google Cloud Platform大砍GPU收费36%

就在对手AWS年度开发者大会即将在下周于赌城拉斯维加斯开幕前夕，Google周一宣布Google Compute Engine虚拟机器(VM)所使用的NVIDIA Tesla GPU价格调 ...

#57. ARM CPU + NV GPU ?! NVIDIA 於GTC 2021 宣佈推出ARM ...

包括與Amazon 的AWS 服務合作，以NVIDIA GPU 的Amazon EC2 搭配基於Arm 架構的AWS Graviton2 處理器，提供如雲串流並針對遊戲內容開發的需求，讓開發 ...

#58. 亚马逊推出新一代AWS P4 GPU实例 - 新浪财经

亚马逊云服务（AWS）今日推出了基于GPU 的新P4 实例，此时距离该公司的首套GPU 集群 ... 按需使用的话，AWS P4 GPU 实例的价格为32.77 美元/ 小时。

#59. 雲端比較：AWS、Azure、Google - 台灣雅閣科技

價格. 6.什麼是最適合您. 7.如何管理. 雲端平台比較. 1. AWS、Azure、GCP整體利弊 ... 與AWS一樣，它具有大量可用實例，包括GPU和高性能計算選項，以及針對人工智能和 ...

#60. 哪家GPU云提供商最合适？也许这份评测能给你答案 - 机器之心

GPU 价格 经常变化，但目前来看，AWS 以0.9 美元/小时的起步价提供K80 GPU（p2 实例），并且按使用秒数计费，而更强大和性能更高的Tesla V100 GPU（p3 ...

#61. Suit up! 自己動手建置AI環境

AWS 及Google Colab GPU定價 ... 原價屋(2020/1月價格). 在硬體選配上，GPU佔了很大的價格空間以及重要性，下面是2019年GPU用於深度學習上的性能及 ...

#62. 行銷快易通| GrandTech Cloud Services (GCS) | 昕奇雲端科技

2019-10-16, 一之軒推出全台首個「麵包辨識」AI，機器一掃價格瞬間幫你算好 ... 2019-10-08, AWS機器學習服務Amazon SageMaker開放使用EC2最強GPU執行個體.

#63. NVIDIA宣布推出Jetson Nano係可運行所有AI 模組的 ... - 益登科技

體積極小、功能強大、售價僅99美元NVIDIA (輝達) 今天宣布推出可以打造數 ... AWS IoT Greengrass軟體讓我們的客戶得以在Jetson 驅動的裝置上執行區域 ...

#64. Google 雲端平台大解密– VM 規格價格介紹及初步架設教學

基本上我們可以把IaaS 想像成是一個資料運算中心，提供客戶所有電腦該有的配備，例如硬碟、GPU、CPU、記憶體⋯⋯。 Google Compute Engine (VM) 規格.

#65. Re: [菜單] 200K深度學習機- 看板PC_Shopping - 批踢踢實業坊

在PC上開發模型，真正的大量資料上AWS、Azure、GCP、國網中心的雲端GPU做 ... https://www.nvidia.com/zh-tw/data-center/dgx-station/ 以上的價格都 ...

#66. 亚马逊GPU价格竞价,有了AWS，不需要自己配GPUs？做深度 ...

有了AWS，不需要自己配GPUs？做深度学习。?相关信息，GPU云服务器平台对比！哪家最值得推荐？_u013317772的...

#67. GPU伺服器貴嗎？ - 雪花台湾

速石科技fastone：【2020】六家雲廠商價格比較：AWS、阿里雲、Azure、Google Cloud、華為雲、騰訊雲? zhuanlan.zhihu.com 圖標.

#68. 【2020新版】六家云厂商价格比较：AWS/阿里云/Azure ...

第五：在GPU产品的对比中，国内厂商拥有较为明显的价格优势。 今年我们统一选择了NVIDIA Tesla V100作为GPU实例类型的基础规格。 1. Google Cloud的GPU ...

#69. NVIDIA 史上最便宜AI 電腦發布！3000 台幣不到就可以跑遍 ...

目前AI 驅動的創新正在增長，Nvidia 推出低價AI 電腦，進軍更廣大的AIoT ... 此外，CUDA-X 還會部署在幾大主流的雲端平台，包括亞馬遜AWS、谷歌雲等。

#70. NVIDIA 發表8 萬核桌機，猜猜看售價多少？ - 蘋果仁

「NVIDIA 透過深度學習平台所取得的創新，許多都已成為世界標準。 ... (K8S)上管理NVIDIAGPU了，支持AWS、Google Cloud Platform、阿里雲等。

#71. AWS Pricing Calculator

AWS Pricing Calculator lets you explore AWS services, and create an estimate for the cost of your use cases on AWS.

#72. AWS祭出殺手鐧Nitro架構：EC2價格降幅最高達到49％ | PTT新聞

... 在光環新網運營的AWS中國（北京）區域和西雲數據運營的AWS中國（寧夏）區域，近期對Amazon EC2新一代5系列C5和R5計算實例，以及GPU加速計算實例P.

#73. Google Cloud Pricing Calculator

Create your own Custom Price Quote for the products offered through Google Cloud based on number, usage, and power of servers.

#74. 我需要GPU来学习深度学习吗？ 科技小本子

一个中级的AWS实例， 例如r3.large，每小时将花费您0.20美元，外加带宽和其他 ... 您可以以200美元的价格购买带有4–5 TFLOPS的Nvidia GTX 1060，然后将其塞入可能已经 ...

#75. 定價概觀- Azure 定價機制

取得同類型服務的價格比較，且只需為您使用的資源付費。 深入了解 ... 使用Azure 節省費用. AWS 的成本會比適用於Windows Server 及SQL Server 的Azure 高出5 倍。 1 ...

#76. Linode: Cloud Computing & Linux Servers | Alternative to AWS

Simplify your infrastructure with Linode's cloud computing and hosting solutions and develop, deploy, and scale faster and easier.

#77. NVIDIA黃仁勳發佈首款Arm架構處理器Grace - 數位時代

NVIDIA 在年度大會GTC中推出首款Arm架構CPU「Grace」，強調要將Arm架構晶片 ... 處理器（Arm架構）與NVIDIA GPU，讓遊戲開發者能夠在AWS 上以原生方式 ...

#78. Pricing - DigitalOcean

Prices are drawn from the following data centers: DigitalOcean: Prices consistent throughout all data centers GCP: US East (Iowa) AWS: US ...

#79. Mh - Just Bright Ideas

These innovations span from the cloud, with NVIDIA GPU-powered Amazon EC2 ... V100有点像布加迪威龙，它是世界上最快的、能在公路上合法行驶的车，同时价格也贵得 ...

#80. Proxmox openmediavault zfs. Und in meinem Server ist ein ...

ZFS Support for zfs is available through ZoL an uses a third party plugin ... Ended up with: PVE VMs (only one of 1 or 2 active at a time due to GPU ...

#81. 搭載驍龍765G處理器，帶來更強的四攝，vivo Z6即將到來

Adreno 620 GPU的加入，讓vivo Z6擁有強大圖形運算能力，輕松應對各大主流遊戲。 ... 根據以往vivo Z系列的定價策略，這次vivo Z6的價格一定“賊6”。

#82. 三星全面退出LCD业务-面包板社区 - 电子工程专辑

5 天前 — 中国半导体论坛振兴国产半导体产业！ 近期LCD 面板价格一路下跌，成为南韩面板大厂三星显示器的获利拖油瓶。韩媒最新消息指出，三星显示原定在2022 ...

#83. Rk3588 reddit. 1 x 2 in 1 Keycap & Switch Puller. ganz Ok ...

5 GHz as well as an ARM Mali-820MP3 GPU with a speed of up to 750 MHz. ... Recent AWS outages sen RK3588 é o processador de maior desempenho da Rockchip até ...

#84. Xilinx u50c. The Xilinx Alveo U50 is also a PCIe Gen4 and ...

Xilinx专为数据中心加速设计的软件定义开发环境上线AWS; 数据中心100G时代来临 ... Alveo U50c. FPGA Miner (2) Graphics Card (8) Mining PSU (3) Siacoin Miner (3.

#85. 电脑之家PChome.net - 互动时尚科技门户

NVIDIA 公版显卡涨价5% RTX 3090 FE多花100欧 ... 系统 联想智商务新品发布会召开 AWS机器学习服务赋能音智达 国产操作系统10年长征第一步 薪人薪事正式推出新版HR系统 ...

#86. Amazon Style丨3萬平方呎實體服飾店的次世代購物體驗 - AM730

... 集成AMD GPU 三星Exynos 2200 1.11現身硬撼高通扳回一城 ... AWS力谷機械學習香港金融、零售業開始引入, HUAWEI P50先行預熱惟未能趕及發表 ...

#87. W6100 vs w5500. This version adds When set as W5500 can ...

주요 장점 중 하나는 AWS 다중 계정 등록 기능이 결합된 Microchi. ... Jan 19th, 2022 ASUS Radeon RX 6500 XT TUF Gaming Review - World's First 6 Nanometer GPU; ...

#88. 1000億美元!英特爾要在美國建世界最大晶元廠 - 熱訊網

... 年首批供應給英特爾，價格將達到3億美元，比現在最高端的EUV貴一倍。 ... 高性能計算的強勁推動所謂高性能計算，就是用於CPU、GPU、NPU等專用集成 ...

#89. Rk3588 handheld. 2. 2021 NUC mit Jasper Lake: Das sind die ...

Rockchip does not list the GPU, raising the possibility that it is ... 以低于10美元价格构建的全志D1s RISC-V Linux SBC 191 浏览量; Amlogic A311D2八核Arm处理 ...

#90. Xilinx u50c. Due to high pricings, and also the expensive ...

00 shipping [6 Stück] PCI Riser Lock Clip – Sichern Sie 1x PCI Miner GPU RIG ... Xilinx专为数据中心加速设计的软件定义开发环境上线AWS; 数据中心100G时代来临！

#91. Dragonboard 410c. Dragonboard 410c: Android Debug ...

2 GHz per core 64-‐Bit capable Qualcomm Adreno 306 400MHz GPU for Qualcomm's ... Arrow's DragonBoard™ 410c AWS IoT starter kit has the following contents: ...

#92. Netmap vs dpdk. In the past months I have received a few ...

Use AWS CloudShell from the AWS Management Console, or install and configure the AWS CLI or the AWS Tools for ... •Processes packets using GPU in userspace.

#93. Rk3588 reddit. HTTP/1.1 200 OK Date: Mon, 24 Jan 2022 03 ...

The NVIDIA SHIELD is easily one of the best Android TV boxes on the ... Recent AWS outages sen RK3588 é o processador de maior desempenho da ...

#94. 元宇宙投资，半导体先行_京东方A(000725)股吧 - 东方财富网

在深度学习理论等算法，大数据，以及GPU 等新芯片架构的发展的推动下，过去几年高 ... 由于技术难题及成本原因，现有搭载Micro LED 屏幕的产品价格 ...

#95. 向AI贏家學習！：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維

我們使用的是亞馬遜的雲端服務『Amazon Web Services(AWS)』。考量成本,選擇搭載價格相對低廉的GPU(圖形處理器),但處理速度已經讓人滿意。

#96. 新電子 12月號/2020 第417期 - 第 128 頁 - Google 圖書結果

趨勢科技整合AWS Gateway Load Balancer提供優異防護功能趨勢科技日前宣布其混合 ... 該軟體將由Digi-Key供貨,價格為39美元,能讓工程師在數分鐘內,即可在任何IoT專案 ...