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GPU 并行运算主机技术

GPU 并行运算主机技术问答精选

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 | 2187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 | 841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 | 1111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 | 490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 | 498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 | 559人阅读

GPU 并行运算主机技术精品文章

  • 阿里云GPU主机GPU云服务器优势及计费方式介绍

    ... 160GB 主机内存,以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB 主...

    miguel.jiang 评论0 收藏0
  • 阿里云GPU云服务器

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    KaltZK 评论0 收藏0
  • 【F3使用场景】F3经典使用场景

    ...的首选,这其中的主要原因,一方面,GPU完善的生态,高并行度的计算力,很好地帮助客户完成了方案的实现和部署上线;另外一方面,人工智能发展,仍处于早期阶段,各个行业都在从算法层面尝试寻找商业落地的可能性,是...

    baiy 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

    ...作者也用两个Telsa K80卡(总共4个GK210 GPU)来评估多GPU卡并行的性能。每种神经网络类型均选择了一个小型网络和大型网络。该评测的主要发现可概括如下:总体上,多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中,使用16...

    canopus4u 评论0 收藏0
  • 让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow技术实践

    ...的技术实践》实录。 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式、静态调度、流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行、模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛、极...

    chenjiang3 评论0 收藏0
  • 步入计算多元化时代 异构计算为什么发展空间巨大?

    ...量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈,如并行度不高、带宽不够、时延高等。为了应对计算多元化的需求,越来越多的场景开始引入GPU、FPGA等硬件进行加速,异构计算应运而生。异构计算(Heterogeneous Computing),...

    gghyoo 评论0 收藏0
  • 如何为你的深度学习任务挑选最合适的 GPU?

    ...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
  • 深度学习引擎的终极形态是什么?

    ...管每个核心的主频要比CPU核心主频低(通常不到1GHz),并行度还是提升了百倍,而且访存带宽要比CPU高10倍以上,因此做稠密计算的吞吐率可以达到CPU的10倍乃至100倍。GPU 被诟病的一点是功耗太高,为解决这个问题,TPU 这样的...

    Cobub 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

    ...拥有海量的矩阵运算,所以这就要求 MATLAB 能高效地执行并行运算。当然,我们知道 MATLAB 在并行运算上有十分雄厚的累积,那么在硬件支持上,目前其支持 CPU 和 GPU 之间的自动选择、单块 GPU、本地或计算机集群上的多块 GPU。...

    Corwien 评论0 收藏0

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