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怎么買GPU 云并行運算SEARCH AGGREGATION

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怎么買GPU 云并行運算

怎么買GPU 云并行運算問答精選

有什么好用的深度學習gpu云服務器平臺？

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，當然免費也是有限...

enda | 1220人閱讀

目前哪里可以租用到GPU服務器？

回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應該很重要。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：我們有萬能的淘寶啊！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 | 2355人閱讀

什么是彈性運算

問題描述:關于什么是彈性運算這個問題，大家能幫我解決一下嗎？

李濤 | 888人閱讀

做運算租用什么服務器

問題描述:關于做運算租用什么服務器這個問題，大家能幫我解決一下嗎？

鄒立鵬 | 535人閱讀

你有什么關于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---MPI程序設計》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 | 558人閱讀

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，當前的趨勢實際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術這個靈丹妙藥又有什么好處呢？我們已經(jīng)知道適當?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 | 668人閱讀

怎么買GPU 云并行運算精品文章

  • 從硬件配置、軟件安裝到基準測試，1700美元深度學習機器構建指南

    ...分看到這一點）。而另一方面，GPU 就更方便了，因為能并行的運行所有這些運算。他們有很多個內(nèi)核，能運行的線程數(shù)量則更多。GPU 還有更高的存儲帶寬，這能讓它們同時在一群數(shù)據(jù)上進行這些并行計算。我在幾個 Nvidia 的芯...

    pkwenda 評論0 收藏0

  • 阿里云GPU云主機，GPU云服務器優(yōu)勢及計費方式介紹

    ... 160GB 主機內(nèi)存，以及共計 32GB 的 GPU顯存、總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點運算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點處理性能。 GN4實例計算性能力GN4實例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB 主...

    miguel.jiang 評論0 收藏0

  • 阿里云GPU云服務器

    ... 160GB 主機內(nèi)存，以及共計 32GB 的 GPU顯存、總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點運算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點處理性能。 GN4實例計算性能力 GN4實例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB ...

    KaltZK 評論0 收藏0

  • GPU云平臺是什么

    ...長處理大規(guī)模并發(fā)計算的算術運算單元。能夠支持多線程并行的高吞吐量運算。邏輯控制單元相對簡單。GPU云平臺是基于GPU與CPU應用的計算服務器。GPU在執(zhí)行復雜的數(shù)學和幾何計算方面有著獨特的優(yōu)勢，特別是在...

    3119555200 評論0 收藏0

  • 如何為你的深度學習任務挑選最合適的 GPU?

    ...否獲得更好的結果。我很快發(fā)現(xiàn)，不僅很難在多個 GPU 上并行神經(jīng)網(wǎng)絡。而且對普通的密集神經(jīng)網(wǎng)絡來說，加速效果也很一般。小型神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡來說，例如我在 Partly Su...

    taohonghui 評論0 收藏0

  • 做深度學習這么多年還不會挑GPU？這兒有份選購全攻略

    ...的訓練更快嗎？我的核心觀點是，卷積和循環(huán)網(wǎng)絡很容易并行化，特別是當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)絡并不能簡單并行，并且需要專門的算法才能很好地運行。圖1：主計算機中...

    JohnLui 評論0 收藏0

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    baiy 評論0 收藏0

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    chenjiang3 評論0 收藏0

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    Markxu 評論0 收藏0

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