卷積網(wǎng)絡(luò)gpu并行實例SEARCH AGGREGATION
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(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
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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
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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
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回答:原文：并行計算有什么好的？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
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...到文末。多個GPU能讓我的訓(xùn)練更快嗎？我的核心觀點是，卷積和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)很容易并行化，特別是當(dāng)你只使用一臺計算機或4個GPU時。然而，包括Google的Transformer在內(nèi)的全連接網(wǎng)絡(luò)并不能簡單并行，并且需要專門的算法才能很好地運...
...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)評測當(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），比較它們在CPU和GPU上的運行時間...
...運算量。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)集上使用獨立的 GPU 訓(xùn)練兩個卷積網(wǎng)絡(luò)，你就能更快地知道什么對于性能優(yōu)良來說是重要的；你將更容易地檢測到交叉驗證誤差中的模式并正確地解釋它們。你也會發(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...
...，沒有符號循環(huán)，這樣使得一些計算變得困難；沒有三維卷積，因此無法做視頻識別；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爭者。CaffeCaffe是賈揚清的作品，目前，賈揚清是Facebook AI平臺的Lead。始于201...
...享會中發(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，同時還有反向的密集型連接來精煉前面層級...
...級參數(shù)等關(guān)鍵信息。例如第二個操作層『conv1』表示一個卷積運算，該運算采用了 96 個卷積核，每一個卷積核的尺寸為 11×11×3、步幅為 4，該卷積運算采用了 padding。這種描述不僅有利于我們了解整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，同時還有...
... GPU 架構(gòu)： 我們采用機器智能技術(shù)團隊研發(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)團隊研發(fā)的推理框架。 MNN MNN 是一個輕量級的深度學(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 計算問題1、Matlab：一個統(tǒng)一的友好環(huán)境1.1 介紹Matlab 是一個強大的工具...
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階。哪里可以獲得...
一、活動亮點：全球31個節(jié)點覆蓋 + 線路升級，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機0.5折起：香港、海外多節(jié)點...
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，...
elisa.yang
