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linux gpu 并行計(jì)算

linux gpu 并行計(jì)算問(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

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(huà)可以參考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的話(huà)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

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)?，顯卡這么貴，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(hù)，有多大意義呢？我來(lái)接地氣的回答吧。簡(jiǎn)單一句話(huà)：我們有萬(wàn)能的淘寶??！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(hù)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

Linux云計(jì)算難嗎？

回答:我說(shuō)下我本人的看法！我正在學(xué)習(xí)和考ucloud云的ACP，ucloud云官網(wǎng)有課程，不過(guò)ucloud云官網(wǎng)的課程講解比較簡(jiǎn)潔，所以最好還是學(xué)習(xí)下linux運(yùn)維等課程在學(xué)習(xí)云計(jì)算。說(shuō)到難與不難，這個(gè)真的不好說(shuō)，這個(gè)因人而異把，你想學(xué)好，那就必須付出相應(yīng)的努力。再就是那一行的技術(shù)不是需要你個(gè)人自己鉆研，學(xué)習(xí)加工作結(jié)合。所以有一定的基礎(chǔ)后建議尋找相應(yīng)的工作，工資低點(diǎn)不要怕，學(xué)習(xí)才是最重要的。不入行，學(xué)一...

littlelightss | 905人閱讀

什么是Linux云計(jì)算？有什么應(yīng)用？

回答:行業(yè)前景：1. 互聯(lián)網(wǎng)持續(xù)高速發(fā)展，現(xiàn)在的繁榮場(chǎng)景僅僅是剛開(kāi)始；2. Linux的優(yōu)秀特性作為互聯(lián)網(wǎng)后臺(tái)服務(wù)器系統(tǒng)無(wú)可替代；3. 上網(wǎng)用戶(hù)量激增、網(wǎng)站等企業(yè)應(yīng)用規(guī)?？焖贁U(kuò)大，必然需要大量的運(yùn)維人員，現(xiàn)在企業(yè)上網(wǎng)瀏覽網(wǎng)頁(yè)，購(gòu)物，以后必然要靠網(wǎng)絡(luò)賺錢(qián)，那么運(yùn)維的價(jià)值就來(lái)了，例子：攜程宕機(jī)10個(gè)小時(shí)，損失1200萬(wàn)美金，未來(lái)企業(yè)的服務(wù)（賺錢(qián)的根）越來(lái)越重要，離開(kāi)運(yùn)維損失慘重，所以離不開(kāi)運(yùn)維工程師。職業(yè)發(fā)...

DandJ | 689人閱讀

linux gpu 并行計(jì)算精品文章

  • 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

  • 在TensorFlow和PaddleFluid中使用多塊GPU卡進(jìn)行訓(xùn)練

    ...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

  • 如何為你的深度學(xué)習(xí)任務(wù)挑選最合適的 GPU?

    ...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

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

    ...的技術(shù)實(shí)踐》實(shí)錄。 北京一流科技有限公司將自動(dòng)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(dòng)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(mén)檻、極...

    chenjiang3 評(píng)論0 收藏0

  • 基準(zhǔn)評(píng)測(cè)TensorFlow、Caffe等在三類(lèi)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(lèi)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

  • 阿里云GPU云主機(jī)，GPU云服務(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

  • 實(shí)現(xiàn) TensorFlow 多機(jī)并行線性加速

    ...訓(xùn)練至少需要一周的時(shí)間，所以決定從優(yōu)化TensorFlow多機(jī)并行方面提高算力。為什么要優(yōu)化 Tensorflow 多機(jī)并行更多的數(shù)據(jù)可以提高預(yù)測(cè)性能[2]，這也意味著更沉重的計(jì)算負(fù)擔(dān)，未來(lái)計(jì)算力將成為AI發(fā)展的較大瓶頸。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，...

    時(shí)飛 評(píng)論0 收藏0

  • [譯]新的高性能計(jì)算框架——KernelHive

    ...usters and workstations with CPUs and GPUs 2. 相關(guān)工作 2.1 集群上的并行編程 MPI（信息傳遞接口） 是真正的并行編程標(biāo)準(zhǔn)，包括多節(jié)點(diǎn)集群和多核 CPU 節(jié)點(diǎn)。 MPI 基于分布式內(nèi)存系統(tǒng)和并行處理的概念 進(jìn)程間通信通過(guò)使用信息傳遞和大量...

    2shou 評(píng)論0 收藏0

  • 阿里云GPU云服務(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

  • 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(zhuān)門(mén)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

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