热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 对云计算的价格进行比较是非常复杂的,不同的云提供商有不同的价格模型和折扣选项,同时他们还会经常降价,因此很难进行对等比较。KimWeins最近在RightScale上发表了一篇文章,介绍了不同云提供商在不同环境下的价格。不同云提供商的价格策略云计算费用平均占整个云费用的75%到80%。在对云计算的价格进行精确比较之前,理解各个云提供商的折扣策略是非常重要的,因为这是决定支
    2016-12-12 15:05:09
    阅读量:3952
    评论:0
  • 近几年,云计算快速发展,众多企业纷纷“上云”,云服务器为何如此受宠,跟传统服务器相比有哪些优势呢?群英来简单说说。1.管理方便,价格实惠:云服务器和传统的服务器对比,不用购买那些昂贵的硬件设备,管理方便,易上手,且价格较亲民。2.安全稳定,有保障:云服务器是个集群主机,不像虚拟空间一样,其他网站受到攻击时会波及自身网站,云主机的数据备份功能,即使硬件出现了问题,数据都不会受到影响或丢失,数据...
    2019-05-13 16:47:44
    阅读量:41
    评论:0
  • 随着人工智能,特别是深度学习、神经网络的方兴未艾,对于以GPU、FPGA为代表的异构计算平台的需求日趋旺盛,众多创新企业、开发人员都希望能够通过GPU、FPGA提供的强大计算力,将人工智能技术迅速融合到自身的创新中,从而加速进入这个火热的、充满商机的巨大市场。然而,GPU、FPGA虽然计算力强大,但价格昂贵,以目前在人工智能领域推崇的英伟达TeslaP100来说,搭载八块该GPU的DGX-1服...
    2017-09-21 21:26:44
    阅读量:202
    评论:0
  • 在云计算还未普及的时候,企业站点都是托管在IDC机房的,每一台服务器都需要一台机柜,我依然记得每次购买服务器或者服务器升级的时候,都需要运维打车到机房,然后在机房里进行操作,比如升级内存,加机器之类的操作。在需要增加服务器数量的时候,价格往往非常昂贵,因为需要额外的空间和柜子。这就导致服务器成本非常之高。以前的IDC托管方式成本高而且不灵活,随着历史的演进和发展,促生了一种更为先进的服务器部署方...
    2018-11-27 19:49:49
    阅读量:122
    评论:0
  •    数据库是信息系统的核心,一般数据(信息)无论经过怎样过程的逻辑计算最终都要持久化到数据库中。基于“云计算”的背景,我们可以把信息系统的数据库简单得分为传统关系数据库,云数据库(DBaaS)和NoSql数据库。   传统应用的数据库大多数会选用oracle等商用关系型数据库,还有一部分会选择mysql等开源数据库。商用数据库经过多年发展,非常稳定可靠,但也有一些缺点如Licence价格昂贵、维护成本高、人员要求高,而且在高并发、海量数据的情况下,需要很多开发
    2011-03-28 14:14:00
    阅读量:346
    评论:0
  • 在工作中,经常用到需要我们计算图层的椭球面积,计算公式比较复杂,一般人工是无法计算的,只能依靠软件自动计算来完成,现实中,很多商业软件,如XX建库软件基本上必备这个功能,但是程序价格昂贵,不是一般个人能够承受的。单独计算椭球面积的工具也比较少,就自己编辑了一个计算软件,按照三调的技术规程的要求进行编写,符合国标!工具是单独的程序,支持arcgis常用格式的椭球面积计算,根据不同的椭球参数目前支...
    2018-11-10 23:06:24
    阅读量:2057
    评论:0
  • 弹性负载均衡SLB概念负载均衡的目的:将计算任务分摊到后台多台较低配置的服务器处理,然后返回结果给客户端。硬件负载均衡存在的问题:硬件负载均衡价格昂贵;存在性能瓶颈,达到上限后需购买更多设备,硬件扩展性受到限制。slb弹性负载均衡优势:低成本、稳定、高可扩展、无需运维。负载均衡(serverloadbalancer,简称SLB)是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。1.SLB可
    2017-07-13 14:02:18
    阅读量:2810
    评论:0
  • 作为科研团队,DummiStudio对于实施项目的运算实验主要从如下几个角度进行考虑:成本、性能、易用性、以及响应速度。经过深入的调查和分析,DummiStudio认为:AWS可以满足项目实验所需要的高性能计算集群的需求;同时,AWS所提供的竞价型实例模式,具有价格低廉的特性,还能方便进行部署实验,无需通过购买昂贵的机器进行计算实验。经过综合的调研,以及快速比对多个云服务平台,DummiStudio最终选定采用AWS云平台服务。
    2014-08-07 16:40:57
    阅读量:2165
    评论:1
  • 原因TensorFlow既可以在CPU上面运行,也可以在GPU上面运行,在GPU上面运行的速度是CPU上的5-10倍,甚至几十倍,但是GPU价格比较昂贵。《python深度学习》中作者这样建议:在开始开发深度学习应用之前,你需要建立自己的深度学习工作站。虽然并非绝对必要,但强烈推荐你在现代NVIDIAGPU上运行深度学习实验。某些应用,特别是卷积神经网络的图像处理和循环...
    2019-02-06 16:47:16
    阅读量:303
    评论:0