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GPU 云并行運(yùn)算供應(yīng)商SEARCH AGGREGATION

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GPU 云并行運(yùn)算供應(yīng)商

GPU 云并行運(yùn)算供應(yīng)商問(wèn)答精選

有什么好用的深度學(xué)習(xí)gpu云服務(wù)器平臺(tái)?

回答:這個(gè)就不用想了,自己配置開發(fā)平臺(tái)費(fèi)用太高,而且產(chǎn)生的效果還不一定好。根據(jù)我這邊的開發(fā)經(jīng)驗(yàn),你可以借助網(wǎng)上很多免費(fèi)提供的云平臺(tái)使用。1.Floyd,這個(gè)平臺(tái)提供了目前市面上比較主流框架各個(gè)版本的開發(fā)環(huán)境,最重要的一點(diǎn)就是,這個(gè)平臺(tái)上還有一些常用的數(shù)據(jù)集。有的數(shù)據(jù)集是系統(tǒng)提供的,有的則是其它用戶提供的。2.Paas,這個(gè)云平臺(tái)最早的版本是免費(fèi)試用半年,之后開始收費(fèi),現(xiàn)在最新版是免費(fèi)的,當(dāng)然免費(fèi)也是有限...

enda | 1198人閱讀

目前哪里可以租用到GPU服務(wù)器?

回答:這個(gè)問(wèn)題,對(duì)許多做AI的人來(lái)說(shuō),應(yīng)該很重要。因?yàn)椋@卡這么貴,都自購(gòu),顯然不可能。但是,回答量好少。而且最好的回答,竟然是講amazon aws的,這對(duì)國(guó)內(nèi)用戶,有多大意義呢?我來(lái)接地氣的回答吧。簡(jiǎn)單一句話:我們有萬(wàn)能的淘寶啊!說(shuō)到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等,大公司云平臺(tái),高大上。但是,第一,非常昂貴。很多不提供按小時(shí)租用,動(dòng)不動(dòng)就是包月。幾千大洋撒出去,還...

Nino | 2311人閱讀

什么是彈性運(yùn)算

問(wèn)題描述:關(guān)于什么是彈性運(yùn)算這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?

李濤 | 873人閱讀

做運(yùn)算租用什么服務(wù)器

問(wèn)題描述:關(guān)于做運(yùn)算租用什么服務(wù)器這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?

鄒立鵬 | 523人閱讀

你有什么關(guān)于Linux下C++并行編程的好書和經(jīng)驗(yàn)跟大家分享?

回答:用CUDA的話可以參考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的話可以參考《高性能計(jì)算之并行編程技術(shù)---MPI程序設(shè)計(jì)》優(yōu)就業(yè)小編目前只整理出了以下參考書,希望對(duì)你有幫助。

omgdog | 541人閱讀

如何評(píng)價(jià)Linux之父Linus認(rèn)為并行計(jì)算基本上就是浪費(fèi)大家的時(shí)間?

回答:原文:并行計(jì)算有什么好的?硬件的性能無(wú)法永遠(yuǎn)提升,當(dāng)前的趨勢(shì)實(shí)際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術(shù)這個(gè)靈丹妙藥又有什么好處呢?我們已經(jīng)知道適當(dāng)?shù)膩y序CPU是必要的,因?yàn)槿藗冃枰侠淼男阅埽⑶襾y序執(zhí)行已被證明比順序執(zhí)行效率更高。推崇所謂的并行極大地浪費(fèi)了大家的時(shí)間。并行更高效的高大上理念純粹是扯淡。大容量緩存可以提高效率。在一些沒有附帶緩存的微內(nèi)核上搞并行毫無(wú)意義,除非是針對(duì)大量的規(guī)則運(yùn)算(比如圖形...

Shihira | 643人閱讀

GPU 云并行運(yùn)算供應(yīng)商精品文章

  • 阿里GPU主機(jī),GPU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 評(píng)論0 收藏0
  • 阿里GPU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 評(píng)論0 收藏0
  • 從硬件配置、軟件安裝到基準(zhǔn)測(cè)試,1700美元深度學(xué)習(xí)機(jī)器構(gòu)建指南

    ...分看到這一點(diǎn))。而另一方面,GPU 就更方便了,因?yàn)槟懿⑿械倪\(yùn)行所有這些運(yùn)算。他們有很多個(gè)內(nèi)核,能運(yùn)行的線程數(shù)量則更多。GPU 還有更高的存儲(chǔ)帶寬,這能讓它們同時(shí)在一群數(shù)據(jù)上進(jìn)行這些并行計(jì)算。我在幾個(gè) Nvidia 的芯...

    pkwenda 評(píng)論0 收藏0
  • GPU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 評(píng)論0 收藏0
  • 陳天奇等人提出TVM:深度學(xué)習(xí)自動(dòng)優(yōu)化代碼生成器

    ...數(shù)計(jì)算硬件生成可部署優(yōu)化代碼,其性能可與當(dāng)前最優(yōu)的供應(yīng)商提供的優(yōu)化計(jì)算庫(kù)相比,且可以適應(yīng)新型專用加速器后端。近日,這項(xiàng)研究的論文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》終于完成,內(nèi)容包含新方法的介紹與...

    raledong 評(píng)論0 收藏0
  • 做深度學(xué)習(xí)這么多年還不會(huì)挑GPU?這兒有份選購(gòu)全攻略

    ...的訓(xùn)練更快嗎?我的核心觀點(diǎn)是,卷積和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)很容易并行化,特別是當(dāng)你只使用一臺(tái)計(jì)算機(jī)或4個(gè)GPU時(shí)。然而,包括Google的Transformer在內(nèi)的全連接網(wǎng)絡(luò)并不能簡(jiǎn)單并行,并且需要專門的算法才能很好地運(yùn)行。圖1:主計(jì)算機(jī)中...

    JohnLui 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 評(píng)論0 收藏0
  • 如何正確選擇Azure虛擬機(jī)?

    ...務(wù)的服務(wù)器的性能。開放計(jì)算項(xiàng)目的興起以及獲得主要云供應(yīng)商的支持,通過(guò)提供這些云通用硬件標(biāo)準(zhǔn),可以支持更多功能,而不會(huì)顯著增加成本,這使情況發(fā)生了改變。  當(dāng)今的云提供各種真實(shí)服務(wù)器和虛擬機(jī)  最新一代...

    CKJOKER 評(píng)論0 收藏0
  • 二十年一輪回 AI將數(shù)據(jù)中心架構(gòu)再次拖向分裂?

    ...據(jù)類型和使用的DL/ML框架不同,硬件不僅需要有強(qiáng)大的并行計(jì)算和浮點(diǎn)能力,更要具備強(qiáng)大的靈活性。但這兩種需求都不是傳統(tǒng)x86服務(wù)器所擅長(zhǎng)的,因此就需要與x86異構(gòu)的協(xié)處理器來(lái)完成對(duì)應(yīng)的模型訓(xùn)練任務(wù)。在這一領(lǐng)域,最...

    chuyao 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 評(píng)論0 收藏0

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