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GPU 并行运算服务器推荐

GPU 并行运算服务器推荐问答精选

目前哪里可以租用到GPU服务器?

回答:这个问题,对许多做AI的人来说,应该很重要。因为,显卡这么贵,都自购,显然不可能。但是,回答量好少。而且最好的回答,竟然是讲amazon aws的,这对国内用户,有多大意义呢?我来接地气的回答吧。简单一句话:我们有万能的淘宝啊!说到GPU租用的选择。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等,大公司云平台,高大上。但是,第一,非常昂贵。很多不提供按小时租用,动不动就是包月。几千大洋撒出去,还...

Nino | 2310人阅读

有什么好用的深度学习gpu云服务器平台?

回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...

enda | 1196人阅读

做运算租用什么服务器

问题描述:关于做运算租用什么服务器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

邹立鹏 | 522人阅读

什么是弹性运算

问题描述:关于什么是弹性运算这个问题,大家能帮我解决一下吗?

李涛 | 872人阅读

你有什么关于Linux下C++并行编程的好书和经验跟大家分享?

回答:用CUDA的话可以参考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的话可以参考《高性能计算之并行编程技术---MPI程序设计》优就业小编目前只整理出了以下参考书,希望对你有帮助。

omgdog | 540人阅读

如何评价Linux之父Linus认为并行计算基本上就是浪费大家的时间?

回答:原文:并行计算有什么好的?硬件的性能无法永远提升,当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢?我们已经知道适当的乱序CPU是必要的,因为人们需要合理的性能,并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。推崇所谓的并行极大地浪费了大家的时间。并行更高效的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义,除非是针对大量的规则运算(比如图形...

Shihira | 642人阅读

GPU 并行运算服务器推荐精品文章

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    ...否获得更好的结果。我很快发现,不仅很难在多个 GPU 上并行神经网络。而且对普通的密集神经网络来说,加速效果也很一般。小型神经网络可以并行并且有效地利用数据并行性,但对于大一点的神经网络来说,例如我在 Partly Su...

    taohonghui 评论0 收藏0
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    阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务,可以帮助用户快速用上GPU加速服务,并大大简化部署和运维的复杂度。GPU云服务器多适用于AI深度学习,科学计算,视频处理,图形可视化,等应用场景,有AMD S7150,Nvidia P100,Nvid...

    miguel.jiang 评论0 收藏0
  • 做深度学习这么多年还不会挑GPU?这儿有份选购全攻略

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    JohnLui 评论0 收藏0
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    KaltZK 评论0 收藏0
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    chenjiang3 评论0 收藏0
  • 基准评测TensorFlow、Caffe等在三类流行深度神经网络上的表现

    ...的硬件平台包括两种CPU(台式机级别的英特尔i7-3820 CPU,服务器级别的英特尔Xeon E5-2630 CPU)和三种Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80,分别是Maxwell、Pascal和Kepler 架构)。作者也用两个Telsa K80卡(总共4个GK210 GPU)来评估多GPU卡并行...

    canopus4u 评论0 收藏0
  • 128块Tesla V100 4小时训练40G文本,这篇论文果然很英伟达

    ...HPC)资源的内存和计算能力的优势,通过利用分布式数据并行并在训练期间增加有效批尺寸来解决训练耗时的问题 [1],[17]– [20]。这一研究往往聚焦于计算机视觉,很少涉及自然语言任务,更不用说基于 RNN 的语言模型了。由于...

    tomlingtm 评论0 收藏0
  • MATLAB更新R2017b:转换CUDA代码极大提升推断速度

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