卷積網(wǎng)絡(luò)gpu并行實(shí)例SEARCH AGGREGATION
回答:我們通?？吹降木矸e過濾器示意圖是這樣的：（圖片來源：cs231n）這其實(shí)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(zhǎng)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(shí)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?yàn)榫矸e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(gè)問題，對(duì)許多做AI的人來說，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？我來接地氣的回答吧。簡(jiǎn)單一句話：我們有萬能的淘寶??！說到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
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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
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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
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回答:原文：并行計(jì)算有什么好的？硬件的性能無法永遠(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?，并且亂序執(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)核上搞并行毫無意義，除非是針對(duì)大量的規(guī)則運(yùn)算（比如圖形...
Shihira
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...到文末。多個(gè)GPU能讓我的訓(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)...
...作者用三種最主要的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FCN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN）來基準(zhǔn)評(píng)測(cè)當(dāng)下較先進(jìn)的基于GPU加速的深度學(xué)習(xí)工具（包括Caffe，CNTK， MXNet， TensorFlow 和Torch），比較它們?cè)贑PU和GPU上的運(yùn)行時(shí)間...
...運(yùn)算量。LeNet5Yann LeCun在1994年提出的LeNet5，是首次出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。LeNet5的架構(gòu)是基礎(chǔ)性的，特別是其中的兩大洞見：圖像特征分布在整張圖像上，基于可學(xué)習(xí)參數(shù)的卷積是使用更少參數(shù)提...
...連貫畫面。如果你在小數(shù)據(jù)集上使用獨(dú)立的 GPU 訓(xùn)練兩個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)，你就能更快地知道什么對(duì)于性能優(yōu)良來說是重要的；你將更容易地檢測(cè)到交叉驗(yàn)證誤差中的模式并正確地解釋它們。你也會(huì)發(fā)現(xiàn)暗示需要添加、移除或調(diào)整哪些...
LeNet5LeNet5 誕生于 1994 年，是最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，并且推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。自從 1988 年開始，在許多次成功的迭代后，這項(xiàng)由 Yann LeCun 完成的開拓性成果被命名為 LeNet5（參見：Gradient-Based Learning Applied to Document Reco...
...，沒有符號(hào)循環(huán)，這樣使得一些計(jì)算變得困難；沒有三維卷積，因此無法做視頻識(shí)別；即便已經(jīng)比原有版本（0.5）快了58倍，但執(zhí)行性能仍然不及它的競(jìng)爭(zhēng)者。CaffeCaffe是賈揚(yáng)清的作品，目前，賈揚(yáng)清是Facebook AI平臺(tái)的Lead。始于201...
...級(jí)參數(shù)等關(guān)鍵信息。例如第二個(gè)操作層『conv1』表示一個(gè)卷積運(yùn)算，該運(yùn)算采用了 96 個(gè)卷積核，每一個(gè)卷積核的尺寸為 11×11×3、步幅為 4，該卷積運(yùn)算采用了 padding。這種描述不僅有利于我們了解整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，同時(shí)還有...
...享會(huì)中發(fā)現(xiàn)了一篇非常有意思的論文，它介紹了一種新型卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并且相比于 DenseNet 能抽取更加精煉的特征。北大楊一博等研究者提出的這種 CliqueNet 不僅有前向的密集型連接，同時(shí)還有反向的密集型連接來精煉前面層級(jí)...
... GPU 架構(gòu)： 我們采用機(jī)器智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 falcon_conv 卷積庫作為推理框架； FPGA 架構(gòu)：我們采用服務(wù)器研發(fā)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的推理框架。 MNN MNN 是一個(gè)輕量級(jí)的深度學(xué)習(xí)端側(cè)推理引擎，核心解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在端側(cè)推理運(yùn)行問...
...4.1 MATLAB 上的 MNIST4.2 Torch 上的 MNIST4.3 TensorFlow 上的 MNIST5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.1 MATLAB5.2 Torch5.3 TensorFlow6 關(guān)鍵比較6.1 MATLAB6.2 Torch6.3 TensorFlow6.4 比較總體概覽6.5 計(jì)算問題1、Matlab：一個(gè)統(tǒng)一的友好環(huán)境1.1 介紹Matlab 是一個(gè)強(qiáng)大的工具...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)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(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
elisa.yang
