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GPU 云服务器
腾讯gpu 云服务器是提供gpu算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，作为iaas层的尖兵利器，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景... 云服务器推出新实例 点击查看实例规格 云服务器仅提供有限区域购买 请参考购买指引腾讯云 英伟达初创加速计划 助力初创企业加速成长 最高获赠 万元...
分析 AGI 纹理数据并提升 GPU 性能
要发现该类型和纹理相关的 gpu 性能问题，可以使用 android gpu inspector 采样您的游戏数据，然后依据这里为大家介绍的内容比较分析 gpu 计数器的数据和...这个游戏在 gpu 系统的数据采集显示 l1 缓存的平均未命中比例超过了 20%，而峰值已经达到 80% 甚至更高。 可见这些数据的确非常高了。 对于纹理停滞比例...
GPU加速数据分析和机器学习
作为这种转变的示范，越来越多的在线数据科学平台现在正在添加gpu解决方案。 一些示例是：kaggle，google colaboratory，microsoft azure和amazon web services（aws）。 在本文中将首先介绍nvidia开源python rapids库，然后将提供rapids如何将数据分析加速多达50次的实际演示。 本文中使用的所有代码都可以在github...
人工智能＆大数据：加速GPU在数据中心领域的应用
随着数据需求工作负载渗透到数据中心并覆盖传统的cpu性能，gpu各供应商已经为数据中心补充了全新的设备和显示卡。 最近大数据、人工智能以及机器学习的潮流正在企业服务器之间形成连锁反应。 因为传统的微处理器难以有效地处理这些来自要求苛刻的工作负载的信息，因此数据中心图形处理器转移至该领域填补相关的资源...
GOAI发布用于 GPU分析的Python 数据框架
这几家供应商表示，虽然每家都拥有很强大的框架，但缺乏通用的标准数据格式阻碍了各种应用之间的互通。 这几家供应商还表示，如果没有能力访问和处理gpu环境中的相同数据，那么它会减缓工作流程，增加延迟和gpu上的分析工作流程的复杂性。 该团体提出了一个新的数据标准来解决这个问题，称为gpu数据框架，该标准可...
四种GPU的性能分析
本次评测共使用了 7 种用于图像识别的深度学习模型。 第一个评测对比不同 gpu 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。 这是一个标准测试，可以在给定 gpu 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。 第二个测试则对比每个 gpu 在不同深度学习框架训练时的 mini-batch 效率。 根据以往经验，更大的 mini-batch 意味着更...
NVIDIA 系列实例
不仅适用于深度学习、科学计算等 gpu 通用计算场景，也适用于图形图像处理（3d 渲染，视频编解码）场景。 腾讯云 gpu 云服务器以和 云服务器 cvm 一致的管理方式，提供快速、稳定、弹性的计算服务。 nvidia 系列实例总览nvidia 系列实例包括计算型和渲染型两类。 其中： 渲染型：适用于 3d 渲染、视频编解码、cad 等...
常见问题
nvidia tesla（特斯拉）是 nvidia 继专业加速卡 quadro 及娱乐图形卡 geforce系列后，推出的一个全新的产品线，主要应用于广大科学研究的高性能计算需求。 利用 nvidia tesla gpu 加速器更快地处理要求超级严格的 hpc与超大规模数据中心的工作负载。 什么是加速计算？ 加速计算是指使用硬件加速器或协同处理器来执行...
Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架
本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇，聚焦于腾讯深度学习平台mariana中深度神经网络dnn的多gpu数据并行框架。 深度神经网络（deep neural networks, 简称dnn）是近年来机器学习领域中的研究热点，产生了广泛的应用。 dnn具有深层结构、数千万参数需要学习，导致训练非常耗时。 gpu有强大的计算能力，适合于加速深度...
深度学习中GPU和显存分析
watch --color -n1 gpustat -cpu? gpustat 输出显存可以看成是空间，类似于内存。 显存用于存放模型，数据显存越大，所能运行的网络也就越大gpu计算单元...relu的计算量：bhwc2.2 alexnet 分析alexnet的分析如下图，左边是每一层的参数数目（不是显存占用），右边是消耗的计算资源? alexnet分析可以看出...
深度学习中 GPU 和显存分析
watch --color -n1 gpustat -cpu ? gpustat 输出显存可以看成是空间，类似于内存。 显存用于存放模型，数据显存越大，所能运行的网络也就越大gpu 计算单元类似于 cpu 中的核，用来进行数值计算。 衡量计算量的单位是 flop： the number of floating-point multiplication-adds，浮点数先乘后加算一个 flop。 计算能力...
如何在 GPU 上加速数据科学
今天的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，库中有 pandas、numpy 和 scikit-learn。 这些操作也不太复杂，无法在 gpu 上实现。 最后，还有一个解决方案。 用 rapids 加速 gpurapids 是一套软件库，旨在利用 gpu 加速数据科学。 它使用低级别的 cuda 代码实现快速的、gpu 优化的算法...
如何在 GPU 上加速数据科学
我们认为使用大型模型架构和相同数据在xlnet和bert之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。 编译 | skura编辑 | pita 数据科学家需要算力。 无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。 在过去的几年中，数据科学...
MapD利用GPU 解决各产业普遍面临的大数据头痛问题
在无需加上索引或进行优化的情况下，mapd 的数据库会聪明地在各 gpu 上分割、压缩和快取资料，将使用者查询数据库的速度提高100倍； 搭配 mapd immerse 分析前端工具时，系统可立即对拥有数十亿笔纪录的资料组，以视觉化的图形方式呈现深入的分析见解内容。 来自英国，拥有顾问、部落客和数据库迷多重身分的 mark lit...
JPEG 在 GPU 上压缩性能瓶颈分析
而针对于图像压缩处理这样的场景来说，其计算量较ai又有着很大的差异。 为此有必要针对于图像压缩处理这样的场景进行性能分析。 图像压缩流程首先来看我们的应用的计算过程，部分代码在cpu上运行，部分代码在gpu上运行。 在cpu和gpu上的数据需要通过pcie在主存和显存之间进行交换。? 数据交换阶段以三通道的jpeg图像...
OmniSci GPU 数据库提升了庞大的数据集
据该公司称，omnisci将与机器学习功能集成在一起，并在明年变得对数据科学家更加有趣。 这具有技术意义，因为该产品已经依赖cuda和nvidia gpu，并且由于nvidia已经开发了必要的gpu加速的机器学习和深度学习库。 但是，从用户的角度来看，我尚不清楚该如何工作。 omnisci作为gpu加速的数据库分析平台的替代产品包括br...
科普帖：深度学习中GPU和显存分析
watch --color -n1 gpustat -cpu ? gpustat 输出显存可以看成是空间，类似于内存。 显存用于存放模型，数据显存越大，所能运行的网络也就越大gpu计算单元...这里某些地方的计算结果可能和上面的公式对不上,这是因为原始的alexnet实现有点特殊(在多块gpu上实现的).? alexnet分析可以看出：全连接层占据了绝大多数...
奔涌吧，GPU! GPU选型全解密
要看完呐~~↓↓↓随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展，算法越来越复杂，待处理的数据量呈指数级增长，当前的x86处理器的数据处理速度，已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求，大数据时代对计算速度提出了更高的要求，至此，gpu处理器应运而生。 腾讯云根据gpu的应用场景，已推出多款gpu实例...
推荐5种让数据库快的飞起的GPU加速产品
大多数的数学密集型应用都包含机器学习框架，也都会利用gpu的并行处理能力来加速计算。 gpu和数据库各有所长，gpu擅长处理需要大量数学密集型运算的任务，比如视觉模拟、超快数据库事务、计算视觉和机器学习等任务，而数据库擅长有特定要求的计算，如比较复杂的连接计算。 下面为大家介绍五款提供gpu加速的数据库解决...
英伟达机器学习5大网红GPU卡
每颗 gpu 有 12gb 存储器，比上代tesla k40 gpu 提供多两倍存储器可处理更大的资料集分析。 tesla k80 内建4,992 cuda 并行运算核心，可比仅用cpu 运算提升高达10 倍应用加速效能，单精度峰值浮点性能为8.74 teraflops，双精度峰值浮点性能为2.91 teraflops，峰值内存带宽为480 gbs，非常适合于数据密集型应用...
