【通知】有三AI GPU平台上线新功能,GPU/CPU可灵活选择

UE游戏性能优化全流程:从CPU/GPU瓶颈定位到移动/PC平台实战策略 在游戏开发中,性能优化是确保流畅体验的核心工程实践。其原理在于系统性地识别并消除硬件瓶颈,涉及CPU逻辑处理、GPU渲染管线、内存管理与资源流送等多个层面。优化的技术价值在于,它能让应用在有限硬件资源下实现更佳的画面表现与运行稳定性,直接提升用户留存与产品口碑。典型的应用场景包括开放世界游戏的视距管理、移动端的高效渲染,以及多平台适配的性能调优。本文聚焦于虚幻引擎(UE)项目,深入探讨如何利用Unreal Insights、GPU Profiler等工具链进行深度性能剖析,并结合材质优化、Draw Call 阅读详情

还记得咱们之前上线的GPU平台吗?如果忘记了,可以去阅读一下下面的文章:

有三AI GPU租用平台上线,低至1小时不到1块钱,这一次咱们上线若干新功能。

有三AI GPU平台介绍

很多同学想学习深度学习,却苦于没有GPU,阿里云腾讯云等GPU实在是太贵了,所以我在DBChain的帮助下,前段时间上线了GPU平台,地址是:https://www.yousanai.cn。

一块8G显存的GPU,1小时租用费用不到1块钱,机器使用完全和自己的线下服务器体验相当。

对于新手来说,使用流程是:

(1) 点击开始租用GPU。

(2) 创建钱包账号。

(3) 设置密码 -> 下载私钥文件,将其保存到本地,这个文件丢失了无法恢复。

(4) 使用私钥登录钱包,可以看到地址,DBC余额。

(5) 绑定邮箱,用于接收登录账号和密码。

(6) 租用机器,在持有一定DBC后,进入机器列表选择需要的机器,选择机器类型 -> 选择租用时间及GPU卡数量 -> 确认订单 -> 确认支付就可以了,租用之前可以试用半小时。

(7) 登录,接下来邮箱会收到登录账号和密码,跟使用自己本地的服务器毫无二致,只是租用的时候注意自己选定时长,暂时还不支持续租。如果你想出租自己闲置的GPU,也可以按照相关流程操作。

一步一步来就行了,相信对于要学AI技术的大家来说,这都不是问题,目前上线了很多新机器和一些新的功能:

新功能包括:

1、GPU容器和CPU容器功能上线,单独计费,相比之前的计费模式,可为用户降低30-50%的使用成本。 

2、用户持有一定数量的DBC 可以免费享用10-100G不等的硬盘存储空间;同时训练结束后数据模型可以免费保存至多1周的时间,避免因为数据模型迁移不及时被清除造成的损失。

就是这样,如果使用起来有疑问添加有三微信Longlongtogo进入我们的GPU群询问DBC官方的工作人员就行。

转载文章请后台联系

侵权必究

往期精选

A100 GPU租用指南:从算力需求到平台选择的完整评估框架 GPU算力租赁已成为AI开发与模型训练的关键基础设施,其核心原理是通过云端共享模式提供高性能计算资源,从而降低硬件投入门槛。在技术价值上,它使得个人开发者和中小企业能够便捷地访问如NVIDIA A100这类顶级算力,高效进行大模型微调、科学计算等高密度任务。从应用场景看,无论是大模型预训练、参数高效微调(如LoRA),还是AI推理部署,对算力平台的稳定性、环境交付和资源监控都有不同要求。本文聚焦于A100显卡租用,深入剖析如何根据任务类型、使用模式和预算,从环境配置、资源监控、计费透明度和技术支持等维度,系 阅读详情

相关推荐

CPU、GPU、NPU、TPU、FPGA、ASIC芯片全解析:从原理到选型实战

在计算领域,芯片是执行指令和处理数据的核心硬件。其工作原理基于半导体技术,通过集成电路实现逻辑运算和存储。不同的芯片架构决定了其技术价值:通用处理器擅长复杂控制,而专用加速器则在并行计算和能效上表现突出。这直接推动了人工智能、云计算和高性能计算等关键应用场景的发展。以异构计算和Chiplet为代表的先进封装技术,正成为提升系统性能与灵活性的前沿方向。本文聚焦于CPU、GPU、NPU、TPU、FPGA、ASIC等主流芯片的深度对比,剖析其架构差异、适用负载及选型策略,为开发者在AI模型部署、边缘计算和硬件加速

weixin_34050519的博客 326

AI云服务平台大全:GPU租用 | App托管 | MLOps平台

我们搜集整理了国内外主要的深度学习云服务商,包括云GPU供应商、WebApp托管商和MLOps平台商。推荐:用快速搭建可编程3D场景。

新缸中之脑 1224

Unity移动游戏电池优化:从CPU/GPU到屏幕与后台的全方位节能策略

在移动应用开发中,性能优化与功耗控制是提升用户体验和产品留存率的核心技术。其基本原理在于通过精细化管理硬件资源(如CPU、GPU、屏幕、网络)的使用,在保障应用流畅运行的前提下,最大限度地降低不必要的能量消耗。这项技术的核心价值在于,它能直接延长设备的电池续航时间,减少发热,从而显著改善用户的使用满意度与产品口碑。在移动游戏开发领域,这一需求尤为突出,因为游戏通常对计算和图形渲染资源要求较高,容易成为“耗电大户”。以Unity引擎开发的移动游戏为例,开发者需要系统性地从脚本逻辑、渲染管线、内存管理、后台行为

weixin_30522183的博客 473

ai的预览模式切换_AI如何设置默认GPU预览?

了解 Illustrator CC 2015 中更新的“GPU 性能”功能。什么是“GPU 性能”功能?“GPU”即“图形处理器”(Graphics Processing Unit),是一种位于显示系统中视频卡上的专业处理器,可以快速执行与图像的操作和显示相关的命令。通过 GPU 加速后的计算能力可在各种设计、动画和视频应用中获得更高的性能。这意味着性能巨大提升:Illustrator 的运行比以...

weixin_36214783的博客 1万+

AI记账App从开发到上线:测试、部署与运维全链路实战

在软件工程领域,测试与部署是保障应用从开发环境走向生产环境稳定运行的核心环节。其原理在于通过系统化的质量保障体系,模拟真实场景验证功能、性能与可靠性。对于AI驱动的应用而言,这一过程的技术价值尤为突出,它直接决定了模型能力能否在实际业务中有效转化。特别是在智能记账、文本分类等场景中,涉及账单识别、金额提取等复杂NLP任务时,全面的测试策略和稳健的部署流程是避免线上事故的关键。本文以AI记账App为例,深入探讨了如何构建涵盖单元测试、集成测试、压力测试的多层次防线,并详细介绍了使用Docker容器化与GitH

471

天翼云GPU云主机规格介绍

主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景,常用的软件支持列表如下:Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度学习框架。云资源池提供包括CPU、内存、磁盘和网络使用情况的几十项云主机性能监控指标,并支持查看一个月内的云主机监控信息,帮助用户了解云主机实例的历史运行情况,还可根据用户预设规则提供及时的告警通知。支持用户远程登录云主机执行操作,并提供Web方式的管理控制台对云主机进行单台或批量管理操作,可进行开机、关机、重启、删除等操作。

菩提云,深入交流云技术与java开发 2506

探索智能问答新纪元:YouSan.ai 开源项目详解

探索智能问答新纪元:YouSan.ai 开源项目详解 项目简介 是一个基于深度学习的智能问答系统,由开发者 Long Peng 创建并开源。该项目致力于通过自然语言处理技术提供高效、精准的问题解答服务,帮助用户快速获取信息。 技术分析 YouSan.ai 的核心技术包括以下几个方面: 预训练模型 - YouSan.ai 使用了预训练的大规模语言模型,如BERT或GPT系列,这些模型已经在大量的...

gitblog_00036的博客 735

一文让非技术宅读懂为什么AI更“喜欢”GPU而不是CPU?

2022年开始的各种AI的大规模应用为什么这么强烈GPU而不是CPU呢?本文以极简的语言让非技术宅们也能读懂AI为什么这么“喜欢”GPU而不是传统的CPU。

打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客 9039

GPU如何成为AI的加速器

关于GPU、AI、CUDA的深度科普文章

使者大牙ℂypher的博客 1万+

Windows 11登录界面密码框消失Bug解析与解决方案

Windows操作系统登录认证机制是系统安全的第一道防线,其图形界面由桌面窗口管理器(DWM)负责渲染。当UI元素渲染异常时,会导致密码输入框等关键组件不可见。这类图形子系统故障通常源于驱动兼容性或主题服务冲突,在Windows 11最新累积更新后尤为常见。通过系统文件检查(sfc)、注册表修复或创建新用户等工程实践方法可有效解决问题。对于企业IT环境,建议采用PIN码或生物识别等替代认证方案,同时定期执行磁盘清理和系统健康检查等Windows维护操作,确保认证服务稳定运行。

weixin_33806859的博客 625

动态规划法:n*m方格前进问题

在一个n*m的方格中,m为奇数,放置有n*m个数,方格中间的下方有一人,此人可按照正前方相临的五个方向(方格)前进但不能越出方格。人每走过一个方格必须取此方格中的数。要求找到一条从底到顶的路径,使其数相加之和为最大。输出和的最大值。 算法设计: 可以使用动态规划方法,从顶部开始,将第二排的每个数加上顶部第一排的最优解,将6排的问题缩小为5排的问题,然后重复该操作,直到底部最后一排,此时

Winifred_1997的博客 4675

代理AI时代CPU与GPU如何配比?别再迷信1:1

在AI推理服务中,CPU与GPU的配置比例一直是工程部署的焦点。传统训练场景以GPU为核心,CPU仅承担数据预处理,而代理AI(AI Agent)的兴起彻底改变了这一格局。Agent工作流包含多轮模型调用、工具调用、上下文管理和结果编排,这些环节均在CPU上执行,导致即使GPU利用率不高,CPU也可能成为瓶颈。理解推理链路的计算逻辑与负载特征,是合理配置算力的前提。技术价值在于,通过分析负载类型、并发模型与上下文长度,可以动态调整CPU核数与GPU卡数,实现按需协同。该思路适用于本地原型验证、生产环境服务化

weixin_34416754的博客 350

BU61580芯片实战:手把手教你配置1553B通信的BC端寄存器(含代码解析)

本文详细解析了BU61580芯片在1553B通信中的BC端寄存器配置方法,包括关键寄存器功能映射、初始化代码解析及回环测试实现。通过实战案例和代码示例,帮助开发者快速掌握1553B通信的核心技术,提升系统稳定性和通信质量。

a1b2c的博客 225

5分钟实现AI工作流 Slack 通知:self-hosted-ai-starter-kit 集成指南

你是否还在为AI工作流的实时通知烦恼?本文将带你使用self-hosted-ai-starter-kit,在5分钟内搭建一个能自动发送Slack通知的AI工作流系统。读完本文后,你将掌握本地AI环境部署、工作流配置及Slack集成的全部技能,让AI处理结果即时触达团队协作平台。 ## 项目概述 self-hosted-ai-starter-kit是一个开源模板,可快速搭建本地AI环境。由n8n...

gitblog_01047的博客 955

【异常】Cursor 编辑器 “Too many computers“ 报错排查与完整解决方案

该报错通常在启动Cursor、调用AI对话/代码补全核心功能时触发,会直接阻断编辑器AI能力的正常使用。

奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 463

基于STM32+RFID设计的宿舍检修管理系统

设计一个上位机,用来管理查看维修检修信息,当维修寝室的设备或者检修完成时,通过STM32上的RC522刷一下这个寝室的IC卡,识别这是哪个寝室,识别成功后在软件上弹出一个对话框,填写本次维修或者检修的事件,填写完毕点击提交即可。...

2557

坤前AI管理平台

方案概述 坤前AI管理平台是一套基于GPU服务器集群的用于深度学习的资源管理平台软件,它将GPU资源、CPU资源、内存、硬盘等资源虚拟化后进行统一管理,按需分配给不同用户和群组使用。 坤前AI管理平台能够助力科研单位、高等院校、人工智能企业更快地进入深度学习研发领域,更好地聚焦算法本身,更快地推出能够解决实际问题和需求的产品。 方案特点 1.支持可视化操作,降低了集群管理难度 2.支持资源按需分配,有效提高集群资源利用率 3.预置丰富的软件环境,协助用户快...

坤前服务器 1231

微信小程序(云开发) - 实现微信小程序拼团功能+前后台源码/数据库设计,开团参团、自动成团、微信分享链接URL参与拼团、组团人数/倒计时/实时数据、设置拼团人数限制等(拼团退款处理逻辑、订单同步等)

实现微信小程序云开发拼团功能,云开发小程序--微信拼团设计实现,微信小程序实现秒杀、拼团等效果,微信小程序云开发拼团源码完整版 包含前后台和数据库,拼团商城小程序开发,分销,拼团,社群团购,微信小程序—判断参团人数(设置拼团剩余人数数组)拼多多拼团小程序开发,微信云开发教程怎么实现微信小程序云开发拼团功能?云开发如何实现拼团,拼团小程序怎么弄,微信小程序案例:拼团模块,需要朋友助力,详细源码demo示例,如何做拼团功能,云开发小程序如何做拼团功能,外卖电商拼团,仿拼多多拼团,拼团后退款怎么办,拼团后订单管理

🏆 前端领域优质创作者 4629

AI数据中心建设指南:从GPU集群规划到训练平台落地

数据中心是支撑大规模计算和人工智能应用的基础设施,随着深度学习模型规模持续增长,传统机房的设计理念已难以满足高性能计算需求。AI数据中心围绕GPU服务器构建高密度算力集群,其显著特征是单机柜功率密度高、东西向流量巨大,这对供电、散热和网络提出了全新要求。理解分布式训练的原理,有助于把握节点间通信、数据加载和作业调度的核心瓶颈。在实际工程中,通过合理选型RoCE或InfiniBand网络,设计分层存储方案,结合Slurm或Kubernetes构建资源调度平台,并利用监控与告警体系保障稳定性,能够显著提升GPU

weixin_34150830的博客 383

APP爬虫:Airtest的使用和爬取实战详解

Airtest是一个跨平台的自动化测试工具,主要用于移动应用和游戏的UI自动化测试。它支持图像识别、触摸操作、文本输入等功能,能够模拟真实用户的操作行为。此外,Airtest还具备强大的日志记录和报告生成功能,方便开发者进行调试和分析。图像识别:通过截图匹配元素,无需依赖 UI 层次结构。跨平台支持:支持 Android、iOS 和 Windows 应用。简单易用:提供 IDE 和脚本录制功能,降低使用门槛。

数据知道的博客 9620

Z-Image Turbo随机性增强插件的下载教程及使用方法 z-image生成图像太相似怎么办 Z-Image Turbo 整合包下载

Z-Image Turbo 是出了名的“seed 不敏感”,非常难做多样化图像创作。ComfyUi-ConditioningNoiseInjection 插件通过在conditioning(提示词编码)阶段加入可控噪声,成功解决了 Turbo 随机性不足的问题。它不仅能让 Turbo 产生更丰富的构图差异,还能保持主题稳定,是目前我测试过最有效的 Turbo 随机性增强工具。

代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用,接口、架构、性能全搞定。 1990

CPU与GPU分工解析:从硬件架构到CUDA编程实践

在计算机体系结构中,处理器设计遵循不同的优化目标,形成了通用计算与专用加速的架构分野。CPU(中央处理器)作为通用计算核心,其设计哲学侧重于低延迟和复杂逻辑处理,通过强大的单核性能、大容量缓存和分支预测等机制,高效执行程序控制流和顺序任务。GPU(图形处理器)则源于图形渲染需求,演变为专为高吞吐量并行计算设计的协处理器,其核心优势在于拥有海量简化计算单元和高带宽内存,擅长执行大规模数据并行的简单运算。这种硬件分工在软件层面催生了异构计算范式,其中CPU扮演主机(Host)角色,负责任务调度、逻辑控制和数据准

weixin_30732487的博客 381

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

GPU资源按需使用:从全款购买到灵活贷款的技术实践

GPU计算作为深度学习模型训练和推理的核心基础设施,其资源调度原理直接影响AI开发效率。传统硬件采购模式存在资源闲置和成本高昂的问题,而纯按需实例又难以保证任务稳定性。通过容器化技术和Kubernetes调度系统,可以实现基础资源保障与弹性扩展的平衡,这种'保底+弹性'架构为模型微调和短期项目提供了成本可控的技术价值。在实际应用场景中,结合Docker环境一致性和云平台预留实例机制,能够自然收敛到稳定可靠的GPU资源使用方案,有效解决资源过剩与突发需求之间的矛盾。

weixin_30655569的博客 368

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

跨平台AI部署新范式:MediaPipe模型一致性保障全解析

MediaPipe是一款跨平台的机器学习解决方案,专为实时和流媒体应用打造。它提供了一套全面的工具和框架,帮助开发者在各种设备上部署和运行AI模型,同时确保模型在不同平台上的一致性和高性能。无论是移动设备、桌面端还是云端,MediaPipe都能提供可靠的AI处理能力,让开发者轻松构建出功能强大的媒体处理应用。 ## 核心功能:打造跨平台AI部署的无缝体验 MediaPipe的核心优势在于其强大

gitblog_00501的博客 1115

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

云GPU实战指南:从零上手九天毕昇平台,高效运行AI与渲染任务

GPU加速计算已成为现代高性能计算的核心,其并行处理架构特别适合处理人工智能、图形渲染和科学计算中的海量数据运算。从原理上看,GPU通过成千上万个核心同时执行简单任务,在处理矩阵运算、图像像素计算时,相比CPU有数量级的效率提升。这一技术价值在于,它使得深度学习模型训练、复杂物理仿真等过去耗时数周的任务,现在可能在几天甚至几小时内完成。在应用场景上,无论是训练Stable Diffusion这类生成式AI模型,还是进行Blender三维渲染,GPU都是不可或缺的算力基石。随着云计算的发展,云GPU服务应运而

weixin_34342207的博客 588

AI开发经济型GPU云选型与优化实战指南

在AI开发领域,GPU算力是模型训练与推理的核心需求。其原理在于利用GPU的并行计算架构加速大规模矩阵运算,从而显著缩短模型迭代周期。这一技术价值在于,它使得复杂的深度学习模型得以高效训练和部署,成为推动人工智能落地的关键基础设施。在实际应用场景中,从计算机视觉到自然语言处理,GPU算力支撑着各类AI应用的开发与运行。然而,面对高昂的云服务成本,如何实现成本优化成为开发者必须面对的课题。本文聚焦于**抢占式实例**和**混合精度训练**等关键技术,深入探讨如何在主流云平台中筛选高性价比的GPU方案,并通过一

weixin_30430169的博客 699
上一篇: 【NLP机器学习基础】从线性回归和Logistic回归开始
下一篇: 【文本信息抽取与结构化】详聊文本的结构化【上】
言有三
言有三 领域专家: 人工智能技术领域 领域专家: 人工智能技术领域
博客等级 码龄15年 3635粉丝 976原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

言有三

三人行必有AI

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值