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GPU 云并行运算技术问答精选

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

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 | 2309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

AI与云计算融合是下一个科技趋势吗?

回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一,但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的,只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料:2014年,Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图,算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大,容量为来...

chengtao1633 | 700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

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

GPU 云并行运算技术精品文章

  • 阿里GPU主机,GPU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
  • GPU平台是什么

    ...长处理大规模并发计算的算术运算单元。能够支持多线程并行的高吞吐量运算。逻辑控制单元相对简单。GPU云平台是基于GPU与CPU应用的计算服务器。GPU在执行复杂的数学和几何计算方面有着独特的优势,特别是在...

    3119555200 评论0 收藏0
  • 阿里GPU服务器

    ... 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 ...

    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
  • 二十年一轮回 AI将数据中心架构再次拖向分裂?

    ...据类型和使用的DL/ML框架不同,硬件不仅需要有强大的并行计算和浮点能力,更要具备强大的灵活性。但这两种需求都不是传统x86服务器所擅长的,因此就需要与x86异构的协处理器来完成对应的模型训练任务。在这一领域,最...

    chuyao 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

    ...的训练更快吗?我的核心观点是,卷积和循环网络很容易并行化,特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而,包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行,并且需要专门的算法才能很好地运行。图1:主计算机中...

    JohnLui 评论0 收藏0
  • 从硬件配置、软件安装到基准测试,1700美元深度学习机器构建指南

    ...分看到这一点)。而另一方面,GPU 就更方便了,因为能并行的运行所有这些运算。他们有很多个内核,能运行的线程数量则更多。GPU 还有更高的存储带宽,这能让它们同时在一群数据上进行这些并行计算。我在几个 Nvidia 的芯...

    pkwenda 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
  • 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
  • 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

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