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GPU 并行運(yùn)算主機(jī)特點(diǎn)SEARCH AGGREGATION

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GPU 并行運(yùn)算主機(jī)特點(diǎn)

GPU 并行運(yùn)算主機(jī)特點(diǎn)問答精選

目前哪里可以租用到GPU服務(wù)器？

回答:這個(gè)問題，對許多做AI的人來說，應(yīng)該很重要。因?yàn)?，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(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 | 2563人閱讀

什么是彈性運(yùn)算

問題描述:關(guān)于什么是彈性運(yùn)算這個(gè)問題，大家能幫我解決一下嗎？

李濤 | 943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 | 1350人閱讀

做運(yùn)算租用什么服務(wù)器

問題描述:關(guān)于做運(yùn)算租用什么服務(wù)器這個(gè)問題，大家能幫我解決一下嗎？

鄒立鵬 | 587人閱讀

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

omgdog | 611人閱讀

如何評價(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？硬件的性能無法永遠(yuǎn)提升，當(dāng)前的趨勢實(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(yùn)算（比如圖形...

Shihira | 751人閱讀

GPU 并行運(yùn)算主機(jī)特點(diǎn)精品文章

  • 阿里云GPU云主機(jī)，GPU云服務(wù)器優(yōu)勢及計(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 評論0 收藏0

  • 【F3使用場景】F3經(jīng)典使用場景

    ...的首選，這其中的主要原因，一方面，GPU完善的生態(tài)，高并行度的計(jì)算力，很好地幫助客戶完成了方案的實(shí)現(xiàn)和部署上線；另外一方面，人工智能發(fā)展，仍處于早期階段，各個(gè)行業(yè)都在從算法層面嘗試尋找商業(yè)落地的可能性，是...

    baiy 評論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)對計(jì)算多元化的需求，越來越多的場景開始引入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 評論0 收藏0

  • 基準(zhǔn)評測TensorFlow、Caffe等在三類流行深度神經(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）來評估多GPU卡并行的性能。每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型均選擇了一個(gè)小型網(wǎng)絡(luò)和大型網(wǎng)絡(luò)。該評測的主要發(fā)現(xiàn)可概括如下：總體上，多核CPU的性能并無很好的可擴(kuò)展性。在很多實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，使用16...

    canopus4u 評論0 收藏0

  • 讓AI簡單且強(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)練門檻、極...

    chenjiang3 評論0 收藏0

  • 從DensNet到CliqueNet，解讀北大在卷積架構(gòu)上的探索

    ...比于 LeNet-5 較大的特點(diǎn)是使用更深的卷積網(wǎng)絡(luò)和 GPU 進(jìn)行并行運(yùn)算。如下所示，AlexNet 有 5 個(gè)卷積層和 3 個(gè)較大池化層，它可分為上下兩個(gè)完全相同的分支，這兩個(gè)分支在第三個(gè)卷積層和全連接層上可以相互交換信息。AlexNet 將卷...

    Jackwoo 評論0 收藏0

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