gpu深度神經網絡SEARCH AGGREGATION
回答:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網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環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，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，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
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回答:我們通常看到的卷積過濾器示意圖是這樣的：（圖片來源：cs231n）這其實是把卷積過濾器壓扁了，或者說拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過濾器是3x3x3，也就是長3寬3深3，但是示意圖中卻畫成二維——這是省略了深度（depth）。實際上，卷積過濾器是有深度的，深度值和輸入圖像的深度相同。也正因為卷積過濾器的深度和輸入圖像的深度相同，因此，一般在示意圖中就不把深度畫出來了。如果把深度也畫出來，效果大概就...
zhangke3016
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回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應該很重要。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
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回答:首先必須明確一點，安卓吃硬件和 Linux 系統沒有關系，重點是，安卓僅僅是使用了 Linux 系統的底層，而所有的應用都是基于安卓的虛擬機來運行的。正是因為這層虛擬機，導致安卓操作系統相比 iOS 系統來說，比較耗費系統資源。而谷歌公司這么多年來，每年都在精心的打磨這套虛擬層，期待讓他更快，更順滑一些。最終谷歌也實在受不了這層虛擬層了，于是開啟了另外一個獨立的移動端操作系統的開發，也就是 Fuc...
codeKK
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回答:這個必須能啊，depin我以前在自己的破電腦上安裝過，界面還是很友好的我覺得正常辦公完全是可以的，他的界面類似蘋果，但是操作又和windows差不多，而且有許多日常用的軟件，比如wps,我覺得如果公司沒有硬性要求使用office，WPS還是不錯的，另外常用的還有搜狗輸入法，QQ這些在最新的版本都有的，當然還有深度家族的影音，文檔，之類的軟件，辦公完全夠用，如果你是一個程序員，深度也是完全滿足的，基...
MiracleWong
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回答:簡單的說就是從硬盤上的ISO文件啟動進行安裝即可下載 linux啟動盤 ISO文件放在硬盤里下載 grub4dos 啟動管理器，把壓縮包里面的 grldr文件放在硬盤根目錄下載bootice工具，運行后把grub4dos引導記錄寫進硬盤主引導記錄mbr參考grub4dos里的menu.lst示例配置文件，自己建一個，里面寫上 win7啟動項和 iso啟動項，放在硬盤根目錄。重啟后就會顯示啟動菜單，...
leeon
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...、三個GPU平臺下，比較這五個深度學習庫在三類流行深度神經網絡(FCN、CNN、RNN)上的性能表現。并對它們在單機多GPU卡環境下分布式版本進行了比較。相比以前的評測，的評測添加了對多GPU卡的測試，把MXNet納入評比范圍，還測...
...預測氣象評分。比賽中，我使用了一個相當大的兩層深度神經網絡（帶有兩個修正線性單元和 dropout，用于正則化），差點就沒辦法把這個深度網絡塞進我的 6G GPU 內存。應該使用多個 GPU 嗎？在 GPU 的幫助下，深度學習可以完成...
...SciPy）等等。除了Xeon Phi之外，我非常期待英特爾的Nervana神經網絡處理器（NNP），因為它的規格對GPU開發人員而言非常強大，并且它將允許新的算法，這可能重新定義神經網絡的使用方式，但這一項目已經無休止地延遲，有傳言...
...像識別的深度學習模型。第一個評測對比不同 GPU 在不同神經網絡和深度學習框架下的表現。這是一個標準測試，可以在給定 GPU 和架構的情況下幫助我們選擇合適的框架。第二個測試則對比每個 GPU 在不同深度學習框架訓練時的...
王佐，天數潤科深度學習平臺負責人，曾擔任 Intel亞太研發中心Team Leader，萬達人工智能研究院資深研究員，長期從事分布式計算系統研究，在大規模分布式機器學習系統架構、機器學習算法設計和應用方面有深厚積累。在上一...
...和AI專用芯片研發帶來什么啟發。以大家耳熟能詳的卷積神經網絡CNN 為例，可以感覺一下目前訓練深度學習模型需要多少計算力。下方這張表列出了常見CNN模型處理一張圖片需要的內存容量和浮點計算次數，譬如VGG-16網絡處理一...
...用它做卷積）或GTX 980（它性價比很高，但若做大型卷積神經網絡就有些局限性了），它們在eBay上就能買得到。另外，低成本高性價比的內存我推薦GTX Titan。 之前我支持過GTX 580，但是由于新更新的cuDNN庫顯著提升了卷積速度，故...
...，這些正是深度學習所需的計算類型。GPU 行業的發展是神經網絡比幾十年前更加強大的重要原因之一。大部分情況下不使用 GPU 訓練深度學習模型會非常慢。并非所有 GPU 都是一樣的大部分深度學習從業者不直接編寫 GPU CUDA 代碼...
...并大大簡化部署和運維的復雜度。GPU云服務器多適用于AI深度學習,科學計算，視頻處理，圖形可視化，等應用場景，有AMD S7150，Nvidia P100，Nvidia M40，Nvidia P4，Nvidia V100等型號，阿里云是國內首家與NGC GPU加速容器合作的云廠商。 ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
