GPU 并行運(yùn)算主機(jī)試用精品文章

• 

  阿里云GPU云主機(jī)，GPU云服務(wù)器優(yōu)勢(shì)及計(jì)費(fèi)方式介紹

  ... 160GB 主機(jī)內(nèi)存，以及共計(jì) 32GB 的 GPU顯存、總計(jì)提供8192個(gè)并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計(jì)算性能力GN4實(shí)例最多可提供 2 個(gè) NVIDIA M40 GPU、56 個(gè) vCPU 和 96GB 主...

  miguel.jiang 2019-04-24 19:43 評(píng)論0 收藏0
• 

  gpu服務(wù)器價(jià)格-gpu服務(wù)器配置和報(bào)價(jià)

  ...狀態(tài)、支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)算的應(yīng)用場(chǎng)景，例如圖像渲染、高性能并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)等，應(yīng)用程序的分布度、可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性越高，越適合使用搶占式GPU云服務(wù)器節(jié)省資源成本，提升吞吐量；相較于按時(shí)付費(fèi)的GPU云服務(wù)器，搶占式...

  社區(qū)管理員 2023-01-06 10:42 評(píng)論0 收藏0
• 

  阿里云GPU云服務(wù)器

  ... 160GB 主機(jī)內(nèi)存，以及共計(jì) 32GB 的 GPU顯存、總計(jì)提供8192個(gè)并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計(jì)算性能力 GN4實(shí)例最多可提供 2 個(gè) NVIDIA M40 GPU、56 個(gè) vCPU 和 96GB ...

  KaltZK 2019-04-24 19:44 評(píng)論0 收藏0
• 

  【F3使用場(chǎng)景】F3經(jīng)典使用場(chǎng)景

  ...的首選，這其中的主要原因，一方面，GPU完善的生態(tài)，高并行度的計(jì)算力，很好地幫助客戶完成了方案的實(shí)現(xiàn)和部署上線；另外一方面，人工智能發(fā)展，仍處于早期階段，各個(gè)行業(yè)都在從算法層面嘗試尋找商業(yè)落地的可能性，是...

  baiy 2019-06-26 18:26 評(píng)論0 收藏0
• 

  讓AI簡(jiǎn)單且強(qiáng)大：深度學(xué)習(xí)引擎OneFlow技術(shù)實(shí)踐

  ...的技術(shù)實(shí)踐》實(shí)錄。 北京一流科技有限公司將自動(dòng)編排并行模式、靜態(tài)調(diào)度、流式執(zhí)行等創(chuàng)新性技術(shù)相融合，構(gòu)建成一套自動(dòng)支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、模型并行及流水并行等多種模式的分布式深度學(xué)習(xí)框架，降低了分布式訓(xùn)練門(mén)檻、極...

  chenjiang3 2019-06-26 18:55 評(píng)論0 收藏0
• 

  基準(zhǔn)評(píng)測(cè)TensorFlow、Caffe等在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的表現(xiàn)

  ...作者也用兩個(gè)Telsa K80卡（總共4個(gè)GK210 GPU）來(lái)評(píng)估多GPU卡并行的性能。每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型均選擇了一個(gè)小型網(wǎng)絡(luò)和大型網(wǎng)絡(luò)。該評(píng)測(cè)的主要發(fā)現(xiàn)可概括如下：總體上，多核CPU的性能并無(wú)很好的可擴(kuò)展性。在很多實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，使用16...

  canopus4u 2019-04-25 18:07 評(píng)論0 收藏0
• 

  128塊Tesla V100 4小時(shí)訓(xùn)練40G文本，這篇論文果然很英偉達(dá)

  ...HPC）資源的內(nèi)存和計(jì)算能力的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)利用分布式數(shù)據(jù)并行并在訓(xùn)練期間增加有效批尺寸來(lái)解決訓(xùn)練耗時(shí)的問(wèn)題 [1]，[17]– [20]。這一研究往往聚焦于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，很少涉及自然語(yǔ)言任務(wù)，更不用說(shuō)基于 RNN 的語(yǔ)言模型了。由于...

  tomlingtm 2019-04-25 18:28 評(píng)論0 收藏0
• 

  MATLAB更新R2017b：轉(zhuǎn)換CUDA代碼極大提升推斷速度

  ...擁有海量的矩陣運(yùn)算，所以這就要求 MATLAB 能高效地執(zhí)行并行運(yùn)算。當(dāng)然，我們知道 MATLAB 在并行運(yùn)算上有十分雄厚的累積，那么在硬件支持上，目前其支持 CPU 和 GPU 之間的自動(dòng)選擇、單塊 GPU、本地或計(jì)算機(jī)集群上的多塊 GPU。...

  Corwien 2019-04-25 18:19 評(píng)論0 收藏0
• 

  如何為你的深度學(xué)習(xí)任務(wù)挑選最合適的 GPU?

  ...否獲得更好的結(jié)果。我很快發(fā)現(xiàn)，不僅很難在多個(gè) GPU 上并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而且對(duì)普通的密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，加速效果也很一般。小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以并行并且有效地利用數(shù)據(jù)并行性，但對(duì)于大一點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，例如我在 Partly Su...

  taohonghui 2019-04-25 18:10 評(píng)論0 收藏0
• 

  步入計(jì)算多元化時(shí)代 異構(gòu)計(jì)算為什么發(fā)展空間巨大？

  ...量計(jì)算、海量數(shù)據(jù)／圖片時(shí)遇到越來(lái)越多的性能瓶頸，如并行度不高、帶寬不夠、時(shí)延高等。為了應(yīng)對(duì)計(jì)算多元化的需求，越來(lái)越多的場(chǎng)景開(kāi)始引入GPU、FPGA等硬件進(jìn)行加速，異構(gòu)計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。異構(gòu)計(jì)算（Heterogeneous Computing），...

  gghyoo 2019-04-29 17:40 評(píng)論0 收藏0
• 

  云海：基于JAVA+NET研發(fā)的云服務(wù)器全套管理系統(tǒng)

  ...都離不開(kāi)強(qiáng)有力的顯卡運(yùn)算支持，我們支持多個(gè)PCIE通道并行的GPU顯卡云服務(wù)器功能 IPV6云服務(wù)器 可開(kāi)設(shè)支持IPV6的云服務(wù)器,IPV4地址即將用盡，隨著各國(guó)的5G建設(shè)以及IPV6的商業(yè)化進(jìn)程，IPV6云服務(wù)器的大面積應(yīng)用已經(jīng)不容忽視 ...

  Charles 2021-10-27 14:18 評(píng)論0 收藏0
• 

  GPU云平臺(tái)是什么

  ...長(zhǎng)處理大規(guī)模并發(fā)計(jì)算的算術(shù)運(yùn)算單元。能夠支持多線程并行的高吞吐量運(yùn)算。邏輯控制單元相對(duì)簡(jiǎn)單。GPU云平臺(tái)是基于GPU與CPU應(yīng)用的計(jì)算服務(wù)器。GPU在執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，特別是在...

  3119555200 2022-07-30 14:43 評(píng)論0 收藏0