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GPU 云并行運算技術(shù)

GPU 云并行運算技術(shù)問答精選

有什么好用的深度學(xué)習(xí)gpu云服務(wù)器平臺？

回答:這個就不用想了，自己配置開發(fā)平臺費用太高，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，你可以借助網(wǎng)上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發(fā)環(huán)境，最重要的一點就是，這個平臺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，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現(xiàn)在最新版是免費的，當(dāng)然免費也是有限...

enda | 1204人閱讀

目前哪里可以租用到GPU服務(wù)器？

回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應(yīng)該很重要。因為，顯卡這么貴，都自購，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，這對國內(nèi)用戶，有多大意義呢？我來接地氣的回答吧。簡單一句話：我們有萬能的淘寶啊！說到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平臺，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時租用，動不動就是包月。幾千大洋撒出去，還...

Nino | 2319人閱讀

什么是彈性運算

問題描述:關(guān)于什么是彈性運算這個問題，大家能幫我解決一下嗎？

李濤 | 879人閱讀

AI與云計算融合是下一個科技趨勢嗎？

回答:AI人工智能絕對會成為未來最大的變革之一，但是這能否成為一種趨勢我持懷疑態(tài)度。因為AI技術(shù)需要的數(shù)據(jù)樣本和硬件投入都是非常高規(guī)格的，只有那些滲透到生活場景中的大型科技公司才有能力去經(jīng)營這一事業(yè)。放一組資料：2014年，F(xiàn)acebook的DeepFace人臉庫包含了4030位樣本人物的4400萬張圖，算法方面由多達(dá)8層網(wǎng)絡(luò)、1.2億訓(xùn)練參數(shù)的系統(tǒng)來支持。而谷歌的FaceNet數(shù)據(jù)庫規(guī)模更大，容量為來...

chengtao1633 | 708人閱讀

做運算租用什么服務(wù)器

問題描述:關(guān)于做運算租用什么服務(wù)器這個問題，大家能幫我解決一下嗎？

鄒立鵬 | 525人閱讀

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

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《高性能計算之并行編程技術(shù)---MPI程序設(shè)計》優(yōu)就業(yè)小編目前只整理出了以下參考書，希望對你有幫助。

omgdog | 544人閱讀

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  • 阿里云GPU云主機，GPU云服務(wù)器優(yōu)勢及計費方式介紹

    ... 160GB 主機內(nèi)存，以及共計 32GB 的 GPU顯存、總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點運算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點處理性能。 GN4實例計算性能力GN4實例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB 主...

    miguel.jiang 評論0 收藏0

  • GPU云平臺是什么

    ...長處理大規(guī)模并發(fā)計算的算術(shù)運算單元。能夠支持多線程并行的高吞吐量運算。邏輯控制單元相對簡單。GPU云平臺是基于GPU與CPU應(yīng)用的計算服務(wù)器。GPU在執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計算方面有著獨特的優(yōu)勢，特別是在...

    3119555200 評論0 收藏0

  • 阿里云GPU云服務(wù)器

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    KaltZK 評論0 收藏0

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    ...的首選，這其中的主要原因，一方面，GPU完善的生態(tài)，高并行度的計算力，很好地幫助客戶完成了方案的實現(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，硬件不僅需要有強大的并行計算和浮點能力，更要具備強大的靈活性。但這兩種需求都不是傳統(tǒng)x86服務(wù)器所擅長的，因此就需要與x86異構(gòu)的協(xié)處理器來完成對應(yīng)的模型訓(xùn)練任務(wù)。在這一領(lǐng)域，最...

    chuyao 評論0 收藏0

  • 做深度學(xué)習(xí)這么多年還不會挑GPU？這兒有份選購全攻略

    ...的訓(xùn)練更快嗎？我的核心觀點是，卷積和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)很容易并行化，特別是當(dāng)你只使用一臺計算機或4個GPU時。然而，包括Google的Transformer在內(nèi)的全連接網(wǎng)絡(luò)并不能簡單并行，并且需要專門的算法才能很好地運行。圖1：主計算機中...

    JohnLui 評論0 收藏0

  • 從硬件配置、軟件安裝到基準(zhǔn)測試，1700美元深度學(xué)習(xí)機器構(gòu)建指南

    ...分看到這一點）。而另一方面，GPU 就更方便了，因為能并行的運行所有這些運算。他們有很多個內(nèi)核，能運行的線程數(shù)量則更多。GPU 還有更高的存儲帶寬，這能讓它們同時在一群數(shù)據(jù)上進行這些并行計算。我在幾個 Nvidia 的芯...

    pkwenda 評論0 收藏0

  • 讓AI簡單且強大：深度學(xué)習(xí)引擎OneFlow技術(shù)實踐

    ...的技術(shù)實踐》實錄。 北京一流科技有限公司將自動編排并行模式、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)練門檻、極...

    chenjiang3 評論0 收藏0

  • 基準(zhǔn)評測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Telsa K80卡（總共4個GK210 GPU）來評估多GPU卡并行的性能。每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型均選擇了一個小型網(wǎng)絡(luò)和大型網(wǎng)絡(luò)。該評測的主要發(fā)現(xiàn)可概括如下：總體上，多核CPU的性能并無很好的可擴展性。在很多實驗結(jié)果中，使用16...

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    ...量計算、海量數(shù)據(jù)／圖片時遇到越來越多的性能瓶頸，如并行度不高、帶寬不夠、時延高等。為了應(yīng)對計算多元化的需求，越來越多的場景開始引入GPU、FPGA等硬件進行加速，異構(gòu)計算應(yīng)運而生。異構(gòu)計算（Heterogeneous Computing），...

    gghyoo 評論0 收藏0

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