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gpu并行計(jì)算服務(wù)器

gpu并行計(jì)算服務(wù)器問(wèn)答精選

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(méi)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 | 642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 | 2309人閱讀

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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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 | 1196人閱讀

你有什么關(guān)于Linux下C++并行編程的好書(shū)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(shū),希望對(duì)你有幫助。

omgdog | 540人閱讀

什么是服務(wù)計(jì)算

問(wèn)題描述:關(guān)于什么是服務(wù)計(jì)算這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?

張漢慶 | 790人閱讀

如何計(jì)算服務(wù)器配置

問(wèn)題描述:關(guān)于如何計(jì)算服務(wù)器配置這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?

李義 | 914人閱讀

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

    ...界上最快的主題模型訓(xùn)練算法和系統(tǒng)LightLDA,只用數(shù)十臺(tái)服務(wù)器即可完成以前數(shù)千臺(tái)服務(wù)器才能實(shí)現(xiàn)的大規(guī)模主題模型,該技術(shù)成功應(yīng)用于微軟在線廣告系統(tǒng),被當(dāng)時(shí)主管研究的全球副總裁周以真稱為年度最好成果。2015年至...

    chenjiang3 評(píng)論0 收藏0
  • 阿里云GPU云主機(jī),GPU務(wù)器優(yōu)勢(shì)及計(jì)費(fèi)方式介紹

    阿里云GPU云服務(wù)器在公有云上提供的彈性GPU服務(wù),可以幫助用戶快速用上GPU加速服務(wù),并大大簡(jiǎn)化部署和運(yùn)維的復(fù)雜度。GPU云服務(wù)器多適用于AI深度學(xué)習(xí),科學(xué)計(jì)算,視頻處理,圖形可視化,等應(yīng)用場(chǎng)景,有AMD S7150,Nvidia P100,Nvid...

    miguel.jiang 評(píng)論0 收藏0
  • 實(shí)現(xiàn) TensorFlow 多機(jī)并行線性加速

    ...模型的訓(xùn)練速度,相比CPU能提供更快的處理速度、更少的服務(wù)器投入和更低的功耗。這也意味著,GPU集群上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,迭代時(shí)間更短,參數(shù)同步更頻繁。[9]中對(duì)比了主流深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在CPU和GPU上的訓(xùn)練性能,可以看出GPU...

    時(shí)飛 評(píng)論0 收藏0
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    ...數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練或是訓(xùn)練復(fù)雜模型往往會(huì)借助于 GPU 強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。 如何能夠讓模型運(yùn)行在單個(gè)/多個(gè) GPU 上,充分利用多個(gè) GPU 卡的計(jì)算能力,且無(wú)需關(guān)注框架在多設(shè)備、多卡通信實(shí)現(xiàn)上的細(xì)節(jié)是這一篇要解決的問(wèn)題。?這...

    姘存按 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)

    ...的硬件平臺(tái)包括兩種CPU(臺(tái)式機(jī)級(jí)別的英特爾i7-3820 CPU,服務(wù)器級(jí)別的英特爾Xeon E5-2630 CPU)和三種Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80,分別是Maxwell、Pascal和Kepler 架構(gòu))。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...

    canopus4u 評(píng)論0 收藏0
  • [譯]新的高性能計(jì)算框架——KernelHive

    ...。整個(gè)過(guò)程可以看成一個(gè)計(jì)算流。一開(kāi)始,數(shù)據(jù)來(lái)自數(shù)據(jù)服務(wù)器,然后通過(guò)一系列的節(jié)點(diǎn)傳遞到有向非循環(huán)圖的最后 一個(gè)節(jié)點(diǎn)并保存到數(shù)據(jù)服務(wù)器中。值得注意的是, KernelHive 優(yōu)化器根據(jù)給定的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)在每一個(gè)將要執(zhí)行任務(wù)...

    2shou 評(píng)論0 收藏0
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    GPU云服務(wù)器是基于GPU應(yīng)用的計(jì)算服務(wù),多適用于AI深度學(xué)習(xí),視頻處理,科學(xué)計(jì)算,圖形可視化,等應(yīng)用場(chǎng)景,型號(hào)有AMD S7150, Nvidia M40, Nvidia P100,Nvidia P4,Nvidia V100,阿里云也是首家成為中國(guó)與NGC GPU加速容器合作的云廠商。 既...

    KaltZK 評(píng)論0 收藏0
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    ...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 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

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    JohnLui 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 評(píng)論0 收藏0

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