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  GPU云主机平台分配GPU、CPU、内存的机制为：按租用的GPU数量成比例分配CPU和内存，算力市场显示的CPU和内存均为每GPU分配的CPU和内存

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  为什么GPU更适合深度学习?

  深度学习模型通常需要花费大量的时间进行训练，即使强大的CPU也无法在给定的时间内处理太多的计算。而GPU由于其并行性，可以节省大量

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  针对不同的深度学习架构选择合适的GPU进行训练

  从不到1k的1050 Ti到数万元的Tesla A100显卡，GPU价格的跨度这么大，该从何价位下手？谁才是性价比之王？张量核心、显存带宽、16位能力..

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  FPGA 与 GPU：哪个更适合深度学习？

  硬件的选择显著影响深度学习应用的效率、速度和可扩展性。在设计深度学习系统时，在选择 GPU 和 FPGA 时权衡操作需求、预算和目标

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