目录
前言
AI算力性能体验
1、注册/登录
2、购买服务
3、运行的过程记录
4、运行效果
5、运行结果反馈
6、体验总结
番外篇：主流推荐
1、算法模型推荐
2、开源项目推荐
3、数据集推荐
结束语
前言
在人工智能的浪潮中，AI计算平台已成为研究与开发的重要基础设施，尤其是随着技术的不断进步，AI计算平台提供的模型服务和加速卡在性能和易用性上都有了很好的提升。作为一名开发者，且是人工智能领域的深度学习者，我有幸体验了超算互联网平台提供的AI计算服务，包括加速卡的使用感受、环境搭建、微调推理等开发过程中的问题与意见反馈，以及国产异构加速卡的开发生态和计算性能。个人觉得在这个数据驱动的时代，AI计算平台的选择对项目的成败至关重要，超算互联网平台以其强大的计算能力和丰富的资源，为AI研究和应用提供了坚实的基础。那么本文就来详细分享一下我的深度体验，并推荐一些业内热门的镜像、算法模型、开源项目和数据集，通过本文我希望能够帮助更多的开发者了解和使用。
AI算力性能体验
首先来分享一下我作为开发者，对超算互联网平台提供的AI计算服务进行使用体验，我会从注册账号，到服务购买，再到最后运行结果的顺序来进行分享。
1、注册/登录
首先需要注册/登录国家超算互联网平台进行账号注册和登录操作，点击此链接：谁是下一个“AI”跃人？_超算互联网，具体如下所示：
2、购买服务
上面关于注册对具体步骤这里不再过多介绍，登录成功之后，进入服务购买界面，根据自己的喜好选择对应的服务进行体验，具体如下所示：
这里我选择了第一个服务：异构加速卡AI，异构加速卡AI 显存64GB PCIE ，也就是异构加速卡AI 64GB 内存：110GB CPU：15核 ，具体的模型部署过程如下所示：
购买完服务之后，服务列表会展示如下信息：
3、运行的过程记录
接下来就是本次体验的重点，也就是运行过程。本文我以Stable Diffusion WebUI 体验过程来进行分享，具体操作步骤如下所示：
需要先执行下面启动命令，等待服务启动。
#启动
!python StableDiffusionWebui/launch.py --enable-insecure-extension-access --port 1118 --server-name '0.0.0.0'
稍作等待之后，服务启动成功，具体效果如下所示：
然后回到国家超算互联网平台对后台管理界面，找到购买的服务，接着在资源组，点击访问自定义服务，具体如下所示：
然后打开访问自定义服务之后，输入服务端口号，具体如下所示；
点击“启动任务”按钮，稍作等待之后，模型就会载入成功，具体如下所示：
然后就可以进行体验效果了，这里我输入的提示词如下：
A vast and boundless grassland, with a group of galloping horses on it.
4、运行效果
最后就是根据提示词之后输出的效果，由于本文只简单的设置了提示词，所以具体效果还请看官理性看待，大家可以亲自体验一番，验证一下自己的提示词设置效果，本次体验的最终输出效果如下所示：
5、运行结果反馈
接下来分享具体的操作运行结果，具体如下所示：
保存镜像之后，点击确认按钮，会看到如下进度显示：
然后在管理后台进行镜像保存，如下所示：
最后是具体的生成效果，如下所示：
6、体验总结
通过上面关于Stable Diffusion WebUI 体验来看，整体上从运行速度还是最后的执行，都很流畅，等待时间也较短，加速卡表现出色。在处理大规模数据集和复杂模型时，显著提升了计算速度和效率，特别是在深度学习模型的训练和推断阶段，能够大幅缩短处理时间，提升工作效率。个人觉得开发者能够快速上手，减少了学习成本，而且加速卡与主流框架的兼容性良好，方便集成到现有系统中。还有就是在长时间运行和高压测试中，表现出较高的稳定性，未出现明显的崩溃或性能下降现象。最后，个人建议增加对新兴技术和应用场景的支持，如边缘计算、物联网等，以满足市场的多样化需求。
另外，如果各位看官想要深度体验超算互联网的服务，可以直接点击具体体验链接即可：谁是下一个“AI”跃人？_超算互联网
番外篇：主流推荐
不用多说，想必大家也都知道人工智能技术的火热程度，它不仅火热，而且发展更新的速度非常快，通过本次对于超算互联网服务的体验，结合我个人在人工智能领域的学习心得，在这里进行一些推荐，主要是推荐业内热门的算法模型、开源项目、数据集等。具体的推荐如下所示：
1、算法模型推荐
关于算法模型的推荐，如下所示：
Transformer、YOLO系列
关于开源项目的推荐，如下所示：
2、开源项目推荐
TensorFlow、PyTorch
关于数据集的推荐，如下所示：
3、数据集推荐
ImageNet、COCO
需要注意的是，上面的推荐，仅代表个人的观点和建议，如果大家有好的推荐和建议，欢迎在本文评论区进行留言交流！
结束语
通过本文可以看到AI计算平台和加速卡的选择对AI项目的成功至关重要，通过深入体验和评测，我们可以看到每款加速卡都有其独特的优势和局限。经过本次对超算互联网平台AI计算服务的深度体验，我对AI计算平台的未来发展充满了各种期待。单就拿异构加速卡的体验来讲，不管是在开发生态和计算性能上都非常不错，而且已经为我们提供了强大的计算支持，还有就是业内的热门资源为AI开发者提供了丰富的工具和数据，极大地促进了AI技术的发展，尤其是对国内AI技术的发展。从开发者角度来讲，我觉得选择合适的AI计算平台和加速卡对于项目成功的重要性，也就是说我们要根据自己实际情况来选择。在未来的AI计算领域，我们应该期待随着技术的不断成熟和生态的完善，我们将能够解决更多的挑战和难题，实现更多的技术创新，进而共同推动AI技术的发展，为更加智能的未来贡献力量。最后，希望通过本文的内容，能够为更多的开发者提供帮助和参考，让我们共同期待AI技术的新进步，为我们的生活和工作带来更多的便利！
