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【测评】GPU训练机器学习模型哪家强?AWS、谷歌云、IBM等6大平台对比

随着越来越多的现代机器学习任务都需要使用GPU,了解不同GPU供应商的成本和性能trade-off变得至关重要。 初创公司Rare Technologies最近发布了一个超大规模机器学习基准,聚焦GPU,比较了几家受欢迎的硬件提供商,在机器学习成本、易用性、稳定性、可扩展性和性能等方面的性能。 在6大GPU硬件平台上,执行Twitter情绪分类任务(大约150万条推文,4个时期),训练双向LSTM的成本。由上图可知,专用服务器是控制成本的最佳选择。 这项基准测试横向比较了以下硬件平台:亚马逊AWS EC2,谷歌Google Cloud Engine GCE,IBM Softlayer,Hetzner,Paperspace,以及LeaderGPU,这些硬件提供商都在这项测试期间提供了credits和支持。基准发布时,微软Azure官方还没

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