回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
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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
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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
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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
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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
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...到文末。多个GPU能让我的训练更快吗？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...
...作者用三种最主要的深度神经网络（全连接神经网络FCN，卷积神经网络CNN，以及循环神经网络RNN）来基准评测当下较先进的基于GPU加速的深度学习工具（包括Caffe，CNTK， MXNet， TensorFlow 和Torch），比较它们在CPU和GPU上的运行时间...
...运算量。LeNet5Yann LeCun在1994年提出的LeNet5，是首次出现的卷积神经网络之一，推动了深度学习领域的发展。LeNet5的架构是基础性的，特别是其中的两大洞见：图像特征分布在整张图像上，基于可学习参数的卷积是使用更少参数提...
...连贯画面。如果你在小数据集上使用独立的 GPU 训练两个卷积网络，你就能更快地知道什么对于性能优良来说是重要的；你将更容易地检测到交叉验证误差中的模式并正确地解释它们。你也会发现暗示需要添加、移除或调整哪些...
LeNet5LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从 1988 年开始，在许多次成功的迭代后，这项由 Yann LeCun 完成的开拓性成果被命名为 LeNet5（参见：Gradient-Based Learning Applied to Document Reco...
...，没有符号循环，这样使得一些计算变得困难；没有三维卷积，因此无法做视频识别；即便已经比原有版本（0.5）快了58倍，但执行性能仍然不及它的竞争者。CaffeCaffe是贾扬清的作品，目前，贾扬清是Facebook AI平台的Lead。始于201...
...级参数等关键信息。例如第二个操作层『conv1』表示一个卷积运算，该运算采用了 96 个卷积核，每一个卷积核的尺寸为 11×11×3、步幅为 4，该卷积运算采用了 padding。这种描述不仅有利于我们了解整个神经网络的架构，同时还有...
...享会中发现了一篇非常有意思的论文，它介绍了一种新型卷积网络架构，并且相比于 DenseNet 能抽取更加精炼的特征。北大杨一博等研究者提出的这种 CliqueNet 不仅有前向的密集型连接，同时还有反向的密集型连接来精炼前面层级...
... GPU 架构： 我们采用机器智能技术团队研发的 falcon_conv 卷积库作为推理框架； FPGA 架构：我们采用服务器研发团队研发的推理框架。 MNN MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问...
...4.1 MATLAB 上的 MNIST4.2 Torch 上的 MNIST4.3 TensorFlow 上的 MNIST5 卷积神经网络5.1 MATLAB5.2 Torch5.3 TensorFlow6 关键比较6.1 MATLAB6.2 Torch6.3 TensorFlow6.4 比较总体概览6.5 计算问题1、Matlab：一个统一的友好环境1.1 介绍Matlab 是一个强大的工具...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
elisa.yang
