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GPU 云并行运算主机厂家问答精选

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 | 1151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 | 2247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 | 851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 | 501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 | 521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 | 572人阅读

GPU 云并行运算主机厂家精品文章

  • 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
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    KaltZK 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
  • 【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
  • 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
  • 海:基于JAVA+NET研发的服务器全套管理系统

    ...都离不开强有力的显卡运算支持,我们支持多个PCIE通道并行的GPU显卡云服务器功能 IPV6云服务器 可开设支持IPV6的云服务器,IPV4地址即将用尽,随着各国的5G建设以及IPV6的商业化进程,IPV6云服务器的大面积应用已经不容忽视 ...

    Charles 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
  • 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
  • 24分钟完成ImageNet训练,刷新世界纪录

    ...稳定起效。而正如 Goyal 等人于 2017 年得出的结论,数据并行同步方法对于超大规模深度神经网络(简称 DNN)训练而言表现得更为稳定。其基本思路非常简单——在 SGD 中使用更大的 batch size,确保每一次迭代皆可被轻松分布至多...

    Soarkey 评论0 收藏0
  • 计算技术在高速公路上的应用实践

    ...、迁移上云2012年,当我们使用远程桌面客户端登录云端主机的那一刻开始,新IT基础设施时代来了,基于传统硬件模式的各业务系统架构将会发生巨变。我们在云端搭建好主机、数据库、网络等环境后,联系了网站、投资、人力...

    dunizb 评论0 收藏0

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