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运算服务器gpu问答精选

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 | 1864人阅读

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 | 938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 | 397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 | 746人阅读

简单易用的数据库哪个比较好?

回答:1.数据量太大,比如上亿,就用oracle,优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的,也不用太多优化配置,缺点安装比较麻烦,上手比较慢。2.数据量较大,比如千万级,用postgresql,它号称对标Oracle,处理千万级数据还是可以的,也是易学易用。3.数据量一般,比如百万级,用mysql,这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。4.数据量较小,比如十万以下,sqlite、access都可以。...

yearsj | 1073人阅读

AI与云计算融合是下一个科技趋势吗?

回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一,但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的,只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料:2014年,Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图,算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大,容量为来...

chengtao1633 | 516人阅读

运算服务器gpu精品文章

  • 阿里云GPU云主机,GPU务器优势及计费方式介绍

    阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务,可以帮助用户快速用上GPU加速服务,并大大简化部署和运维的复杂度。GPU云服务器多适用于AI深度学习,科学计算,视频处理,图形可视化,等应用场景,有AMD S7150,Nvidia P100,Nvid...

    miguel.jiang 评论0 收藏0
  • 阿里云GPU务器

    GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务,多适用于AI深度学习,视频处理,科学计算,图形可视化,等应用场景,型号有AMD S7150, Nvidia M40, Nvidia P100,Nvidia P4,Nvidia V100,阿里云也是首家成为中国与NGC GPU加速容器合作的云厂商。 既...

    KaltZK 评论0 收藏0
  • 边缘运算,一股方兴未艾的风潮

    ...)。接踵而来的是大量的建置以GPU为主的深度学习计算用服务器来进行高速运算,不论是影像(对象)辨识、人脸(性别、年纪、情绪)识别、自然语言分析、语言翻译、文义提取、文艺创作等等都要靠强大的云端(无论公有云...

    terasum 评论0 收藏0
  • GPU务器的应用场景

    现在我们通常聊到的云服务器指的是ECS云服务器,这也是目前应用范围最广的云产品。ECS云服务器自出现开始,其具有的弹性伸缩、高可用性等特性满足了网站建设、企业应用运行、高峰流量冲击等需求,帮助越来越多的用...

    dunizb 评论0 收藏0
  • GPU云平台是什么

    ...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,特别是在浮点运算、并行运算等方面,GPU可以提供上百倍于CPU的计算能力。将一体机的物理资源虚拟成多个...

    3119555200 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

    ...的硬件平台包括两种CPU(台式机级别的英特尔i7-3820 CPU,服务器级别的英特尔Xeon E5-2630 CPU)和三种Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80,分别是Maxwell、Pascal和Kepler 架构)。作者也用两个Telsa K80卡(总共4个GK210 GPU)来评估多GPU卡并行...

    canopus4u 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?

    ...类型的计算单元都可以执行自己最山擅长的任务。CPU虽然运算不行,但是擅长管理和调度,比如读取数据,管理文件,人机交互等,例程多,辅助工具也很多;GPU管理更弱,运算更强,但由于是多进程并发,更适合整块数据进行...

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

    ...,专用芯片可以在相同的面积里集成更多深度学习需要的运算单元,甚至用专用电路实现某些特定运算使得完成同样计算需要的时间更短 。有比TPU更快的专用芯片吗? 肯定有,极端情况下,任给一个神经网络,都不计成本去专...

    Cobub 评论0 收藏0
  • gpu算力是什么?

    ...标,这是相对的。算力就是单位时间内硬件能够完成某种运算的量。以前作为宣传指标比较的是单精度的峰值。单精度也即是float的运算能力。由于GPU主要以浮点运算为主,近些年由于神经网络的流行,也开始出现了以ops为指标...

    3119555200 评论0 收藏0
  • MATLAB更新R2017b:转换CUDA代码极大提升推断速度

    ...数等关键信息。例如第二个操作层『conv1』表示一个卷积运算,该运算采用了 96 个卷积核,每一个卷积核的尺寸为 11×11×3、步幅为 4,该卷积运算采用了 padding。这种描述不仅有利于我们了解整个神经网络的架构,同时还有助于...

    Corwien 评论0 收藏0

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