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GPU 云并行运算软件问答精选

有什么好用的深度学习gpu云服务器平台?

回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...

enda | 941人阅读

目前哪里可以租用到GPU服务器?

回答:这个问题,对许多做AI的人来说,应该很重要。因为,显卡这么贵,都自购,显然不可能。但是,回答量好少。而且最好的回答,竟然是讲amazon aws的,这对国内用户,有多大意义呢?我来接地气的回答吧。简单一句话:我们有万能的淘宝啊!说到GPU租用的选择。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等,大公司云平台,高大上。但是,第一,非常昂贵。很多不提供按小时租用,动不动就是包月。几千大洋撒出去,还...

Nino | 1868人阅读

什么是弹性运算

问题描述:关于什么是弹性运算这个问题,大家能帮我解决一下吗?

李涛 | 753人阅读

做运算租用什么服务器

问题描述:关于做运算租用什么服务器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

邹立鹏 | 399人阅读

你有什么关于Linux下C++并行编程的好书和经验跟大家分享?

回答:用CUDA的话可以参考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的话可以参考《高性能计算之并行编程技术---MPI程序设计》优就业小编目前只整理出了以下参考书,希望对你有帮助。

omgdog | 327人阅读

如何评价Linux之父Linus认为并行计算基本上就是浪费大家的时间?

回答:原文:并行计算有什么好的?硬件的性能无法永远提升,当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢?我们已经知道适当的乱序CPU是必要的,因为人们需要合理的性能,并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。推崇所谓的并行极大地浪费了大家的时间。并行更高效的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义,除非是针对大量的规则运算(比如图形...

Shihira | 459人阅读

GPU 云并行运算软件精品文章

  • GPU平台是什么

    ...长处理大规模并发计算的算术运算单元。能够支持多线程并行的高吞吐量运算。逻辑控制单元相对简单。GPU云平台是基于GPU与CPU应用的计算服务器。GPU在执行复杂的数学和几何计算方面有着独特的优势,特别是在...

    3119555200 评论0 收藏0
  • 做深度学习这么多年还不会挑GPU?这儿有份选购全攻略

    ...的训练更快吗?我的核心观点是,卷积和循环网络很容易并行化,特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而,包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行,并且需要专门的算法才能很好地运行。图1:主计算机中...

    JohnLui 评论0 收藏0
  • 阿里GPU主机,GPU服务器优势及计费方式介绍

    ... 160GB 主机内存,以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB 主...

    miguel.jiang 评论0 收藏0
  • 阿里GPU服务器

    ... 160GB 主机内存,以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力 GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB ...

    KaltZK 评论0 收藏0
  • 从硬件配置、软件安装到基准测试,1700美元深度学习机器构建指南

    ...分看到这一点)。而另一方面,GPU 就更方便了,因为能并行的运行所有这些运算。他们有很多个内核,能运行的线程数量则更多。GPU 还有更高的存储带宽,这能让它们同时在一群数据上进行这些并行计算。我在几个 Nvidia 的芯...

    pkwenda 评论0 收藏0
  • 基准评测TensorFlow、Caffe等在三类流行深度神经网络上的表现

    ...作者也用两个Telsa K80卡(总共4个GK210 GPU)来评估多GPU卡并行的性能。每种神经网络类型均选择了一个小型网络和大型网络。该评测的主要发现可概括如下:总体上,多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中,使用16...

    canopus4u 评论0 收藏0
  • 二十年一轮回 AI将数据中心架构再次拖向分裂?

    ...据类型和使用的DL/ML框架不同,硬件不仅需要有强大的并行计算和浮点能力,更要具备强大的灵活性。但这两种需求都不是传统x86服务器所擅长的,因此就需要与x86异构的协处理器来完成对应的模型训练任务。在这一领域,最...

    chuyao 评论0 收藏0
  • 深度学习引擎的终极形态是什么?

    ...管每个核心的主频要比CPU核心主频低(通常不到1GHz),并行度还是提升了百倍,而且访存带宽要比CPU高10倍以上,因此做稠密计算的吞吐率可以达到CPU的10倍乃至100倍。GPU 被诟病的一点是功耗太高,为解决这个问题,TPU 这样的...

    Cobub 评论0 收藏0
  • 让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow技术实践

    ...的技术实践》实录。 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式、静态调度、流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行、模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛、极...

    chenjiang3 评论0 收藏0
  • 步入计算多元化时代 异构计算为什么发展空间巨大?

    ...量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈,如并行度不高、带宽不够、时延高等。为了应对计算多元化的需求,越来越多的场景开始引入GPU、FPGA等硬件进行加速,异构计算应运而生。异构计算(Heterogeneous Computing),...

    gghyoo 评论0 收藏0
  • MATLAB更新R2017b:转换CUDA代码极大提升推断速度

    ...拥有海量的矩阵运算,所以这就要求 MATLAB 能高效地执行并行运算。当然,我们知道 MATLAB 在并行运算上有十分雄厚的累积,那么在硬件支持上,目前其支持 CPU 和 GPU 之间的自动选择、单块 GPU、本地或计算机集群上的多块 GPU。...

    Corwien 评论0 收藏0
  • Nvidia服务新增9个AI超算容器

    ...PC应用。PGI编译器和工具支持使用OpenACC、OpenMP和CUDA Fortran并行编程来开发性能可移植的HPC应用,Nvidia在一篇博客文章中这样解释道。有些像CHROMA一样是用于优化数学和物理模型的,AMBER用于分子模拟,CANDLE用于癌症研究。显然...

    malakashi 评论0 收藏0

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