深度学习跑700多张图片的数据集，租什么样的服务器比较好

珍岛GPU云服务器。

珍岛GPU云服务器适用于深度学习，针对AI，数据分析在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战，同时珍岛云提供多种GPU实例规格。

蓝海大脑深度学习液冷服务器研究人员表示：StellarX 是一款由 OVA 驱动的元宇宙创建软件，无需任何编程知识便可使用该软件。该 3D 创作解决方案由 AI 驱动，目前可在电脑桌面上和扩展现实（XR）中使用。非编程人员可以利用该软件，通过简单的拖放操作，构建沉浸式工作场景。

StellarX 目前可在 Steam/Steam XR 上使用，并且即将在 Meta Quest Store 发布。NVIDIA CloudXR 赋能 StellarX 进行无线流式传输，可助力各行业的业务团队不受线缆束缚，持续在元宇宙中进行创作、协作和互动。

StellarX 首席执行官 Harold Dumur 表示：“‘无线自由’如同手套适合戴在手上一般，适用于需要进行持续或者突然移动的沉浸式培训。我们在为魁北克市的警察、医疗和消防单位开发高保真 XR 模拟后，意识到无线模式可助力改进此类培训课程。因此，在测试了各种 XR 流式传输解决方案后，我们最终决定使用 CloudXR 作为我们的流式传输方案。”

此前，StellarX 与合作伙伴 LCI LX 共同进行了无线流式传输测试。双方为 ENCQOR 5G 开发了一个以时尚史为内容的 XR 教育课程，学生可以通过与 3D 博物馆内的道具进行互动来学习相关内容。借助 NVIDIA CloudXR SDK，基于强大的 NVIDIA RTX GPU 的驱动，StellarX 开发的这门课程在 5G 网络上实现了流式传输。

CloudXR 支持功能将持续赋能 StellarX，例如通过头显提供高端 XR 体验、降低本地硬件要求、保持低网络延迟等。

实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体操作步骤如下：

1、创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可。点击colab选项后会跳转到一个页面，与jupyter基本一模一样，可输入代码段，能连接服务器，有文件目录、colab文件名和使用选项。

2、配置colab环境：点击修改后点击笔记本设置就可以配置gpu了，硬件加速器选择gpu，点击连接即配置好环境，将Googledrive的云空间连接起来，就有了drive文件夹，现在配置已经全部完成。

3、配置完成就可以使用Googlecolab跑深度学习模型了，gpu是k80计算速度慢，可以再新建一个colab文件，两三次就可以开到p100了。gpu用完的场景，需要1天时间恢复，可以再弄一个谷歌账号重复上述操作。

在深度学习大规模分布式训练过程中，高性能计算和通信重叠是关键技术，可以提高训练效率和吞吐量。下面是一些实现高性能计算和通信重叠的方法：

异步训练：传统的同步训练方法需要等待所有参数的梯度计算完成后才能进行参数更新，这会导致计算和通信无法重叠。而异步训练允许每个计算节点独立地计算和更新参数，不需要等待其他节点的完成。这种方式使得计算和通信可以并行进行，提高了训练的效率。

参数服务器架构：在分布式训练中，可以采用参数服务器架构，其中有一个或多个参数服务器存储模型参数，而计算节点负责计算梯度和更新参数。计算节点和参数服务器之间的通信可以通过异步方式进行，从而实现计算和通信的重叠。

优化通信时间：在进行通信时，可以采用一些优化方法来减少通信的时间开销。例如，使用高性能的网络通信库或者使用网络压缩技术来减少数据传输量。此外，可以使用多线程或异步通信方式来隐藏通信延迟。

数据并行性：在大规模分布式训练中，可以将训练数据划分为多个部分，每个计算节点处理其中一部分数据。这种数据并行性可以使得计算节点在训练模型时可以并行计算，从而提高性能。

模型并行性：当模型较大无法完全放入单个计算节点的内存时，可以采用模型并行的方式，将模型参数划分为多个部分，每个计算节点负责计算其中一部分参数的梯度和更新。这样，计算和通信可以重叠进行，提高性能。

综上所述，实现高性能计算和通信重叠需要采用异步训练、参数服务器架构、优化通信时间、数据并行性和模型并行性等技术。这些方法可以提高分布式训练的效率和吞吐量，并加快深度学习模型的训练速度。