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gpu并行計算服務(wù)器

gpu并行計算服務(wù)器問答精選

如何評價Linux之父Linus認為并行計算基本上就是浪費大家的時間?

回答:原文:并行計算有什么好的?硬件的性能無法永遠提升,當(dāng)前的趨勢實際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術(shù)這個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,因為人們需要合理的性能,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了大家的時間。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,除非是針對大量的規(guī)則運算(比如圖形...

Shihira | 750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??!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 | 2562人閱讀

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 | 1350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 | 610人閱讀

什么是服務(wù)計算

問題描述:關(guān)于什么是服務(wù)計算這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

張漢慶 | 851人閱讀

如何計算服務(wù)器配置

問題描述:關(guān)于如何計算服務(wù)器配置這個問題,大家能幫我解決一下嗎?

李義 | 984人閱讀

gpu并行計算服務(wù)器精品文章

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

    ...界上最快的主題模型訓(xùn)練算法和系統(tǒng)LightLDA,只用數(shù)十臺服務(wù)器即可完成以前數(shù)千臺服務(wù)器才能實現(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 評論0 收藏0
  • 阿里云GPU云主機,GPU務(wù)器優(yōu)勢及計費方式介紹

    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),并大大簡化部署和運維的復(fù)雜度。GPU云服務(wù)器多適用于AI深度學(xué)習(xí),科學(xué)計算,視頻處理,圖形可視化,等應(yīng)用場景,有AMD S7150,Nvidia P100,Nvid...

    miguel.jiang 評論0 收藏0
  • 實現(xiàn) TensorFlow 多機并行線性加速

    ...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,迭代時間更短,參數(shù)同步更頻繁。[9]中對比了主流深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在CPU和GPU上的訓(xùn)練性能,可以看出GPU...

    時飛 評論0 收藏0
  • 在TensorFlow和PaddleFluid中使用多塊GPU卡進行訓(xùn)練

    ...數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練或是訓(xùn)練復(fù)雜模型往往會借助于 GPU 強大的并行計算能力。 如何能夠讓模型運行在單個/多個 GPU 上,充分利用多個 GPU 卡的計算能力,且無需關(guān)注框架在多設(shè)備、多卡通信實現(xiàn)上的細節(jié)是這一篇要解決的問題。?這...

    姘存按 評論0 收藏0
  • 基準評測TensorFlow、Caffe等在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的表現(xiàn)

    ...的硬件平臺包括兩種CPU(臺式機級別的英特爾i7-3820 CPU,服務(wù)器級別的英特爾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Telsa K80卡(總共4個GK210 GPU)來評估多GPU卡并行...

    canopus4u 評論0 收藏0
  • [譯]新的高性能計算框架——KernelHive

    ...。整個過程可以看成一個計算流。一開始,數(shù)據(jù)來自數(shù)據(jù)服務(wù)器,然后通過一系列的節(jié)點傳遞到有向非循環(huán)圖的最后 一個節(jié)點并保存到數(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)化標準在每一個將要執(zhí)行任務(wù)...

    2shou 評論0 收藏0
  • 阿里云GPU務(wù)器

    GPU云服務(wù)器是基于GPU應(yīng)用的計算服務(wù),多適用于AI深度學(xué)習(xí),視頻處理,科學(xué)計算,圖形可視化,等應(yīng)用場景,型號有AMD S7150, Nvidia M40, Nvidia P100,Nvidia P4,Nvidia V100,阿里云也是首家成為中國與NGC GPU加速容器合作的云廠商。 既...

    KaltZK 評論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 GPU 上并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而且對普通的密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,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,但對于大一點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,例如我在 Partly Su...

    taohonghui 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

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    JohnLui 評論0 收藏0
  • 步入計算多元化時代 異構(gòu)計算為什么發(fā)展空間巨大?

    ...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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