gpu并行计算服务器SEARCH AGGREGATION

首页/精选主题/

gpu并行计算服务器

gpu并行计算服务器问答精选

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

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

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

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

什么是服务计算

问题描述:关于什么是服务计算这个问题,大家能帮我解决一下吗?

张汉庆 | 745人阅读

如何计算服务器配置

问题描述:关于如何计算服务器配置这个问题,大家能帮我解决一下吗?

李义 | 880人阅读

gpu并行计算服务器精品文章

  • 让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow技术实践

    ...界上最快的主题模型训练算法和系统LightLDA,只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型,该技术成功应用于微软在线广告系统,被当时主管研究的全球副总裁周以真称为年度最好成果。2015年至...

    chenjiang3 评论0 收藏0
  • 阿里云GPU云主机,GPU务器优势及计费方式介绍

    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
  • 实现 TensorFlow 多机并行线性加速

    ...模型的训练速度,相比CPU能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。这也意味着,GPU集群上训练深度学习模型,迭代时间更短,参数同步更频繁。[9]中对比了主流深度学习系统在CPU和GPU上的训练性能,可以看出GPU...

    时飞 评论0 收藏0
  • 在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练

    ...数据集上训练或是训练复杂模型往往会借助于 GPU 强大的并行计算能力。 如何能够让模型运行在单个/多个 GPU 上,充分利用多个 GPU 卡的计算能力,且无需关注框架在多设备、多卡通信实现上的细节是这一篇要解决的问题。 这...

    姘存按 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
  • [译]新的高性能计算框架——KernelHive

    ...。整个过程可以看成一个计算流。一开始,数据来自数据服务器,然后通过一系列的节点传递到有向非循环图的最后 一个节点并保存到数据服务器中。值得注意的是, KernelHive 优化器根据给定的优化标准在每一个将要执行任务...

    2shou 评论0 收藏0
  • 阿里云GPU务器

    GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务,多适用于AI深度学习,视频处理,科学计算,图形可视化,等应用场景,型号有AMD S7150, Nvidia M40, Nvidia P100,Nvidia P4,Nvidia V100,阿里云也是首家成为中国与NGC GPU加速容器合作的云厂商。 既...

    KaltZK 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
  • 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
  • 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

推荐文章

相关产品

<