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【玩转腾讯云】腾讯云GPU型服务器搭建自然语言处理环境
对于类似于自然语言处理等相关实验或项目需要较高配置的服务器，公司或学校服务器达不到要求或者服务器上类似于cuda等驱动或其他工具的版本不能满足要求时，相对于个人笔记本，选择gpu云服务器是个不错的选择，既不用花费大量的资金而且也不需要担心影响其他人的项目，又能根据自己的需要选择合适的操作系统、显卡...
利用云计算资源进行深度学习（实作1）：天边有朵GPU云
人工智能作为云应用程序开发中的一种服务，可以以更便宜的价格访问这些组织。 选择适合的gpu云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，一般都配有nvidia tesla系列的gpu卡。 通常nvidia tesla系列的卡非常昂贵，对于用户来说，配置带有nv tesla卡的...
实例规格
适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用黑石物理服务器2.0 标准型 bms4 高 io 型 bmi5 大数据型 bmd3 大数据型 bmd2 gpu计算型 bmg5t黑石物理服务器2.0是基于腾讯云最新虚拟化技术研发的一款拥有超高性能裸金属云服务器兼具云服务器的灵活弹性和物理机的高稳定、强劲的计算...
业界 | 哪家GPU云提供商最合适？也许这份评测能给你答案
它提供 3 种 gpu 服务器（包含 tesla m60 和 k80），起步价 2.8 美元小时。 这些服务器有静态配置，意味着相比于其它云提供商，其定制可能性很有限。 ...尤其是当你计划使用能更好地利用多 gpu 的非 keras 框架时。 另外似乎还有另一个普遍趋势——更便宜的 gpu 的性价比优于更昂贵的 gpu； 这说明训练时间的...
搭建AWS云服务器深度学习环境——免环境配置GPU支持KerasTensorFlowOpenCV
前言该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记，当时也花了不少心血，在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇，放松一下。 若对机器学习感兴趣的小伙伴，可以亲自上手体验一番，很有乐趣。 由于科研任务，需要在云端运行一个基于神经网络的目标识别库，需要用到gpu加速。 亚马逊有很多自带gpu的机器，但是环境...
Machine Learning 硬件投入调研GPU分布式云硬件投入的建议参考服务器SpecReference
不过目前个人认为云服务器并不是一个很划算的选择，有如下几个原因：从cpu和gpu的运算性能来看，需要非常多的cpu才能达到一块gpu的性能，云主机在这方面算...gpu在hpc领域，gpu比cpu运算速度快是显而易见的。 在此简单的调研了一下，如何挑选gpu。 tesla系列是n厂专门为hpc退出的gpu产品，无视频输出，仅能做计算...
评测 | 云CPU上的TensorFlow基准测试：优于云GPU的深度学习
选自minimaxir作者：max woolf 机器之心编译参与：乾树、李泽南越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型，然而目前看来这种做法的成本较高。 不过相比云 gpu 而言，动态分配的云 cpu 就便宜很多了。 前苹果员工 max woolf 最近测试了云 cpu 阵列在执行 tensorflow 任务时的效率，并得到了令人满意的结果...
ParallelX在GPU上运行Hadoop任务
parallelx的联合创始人tony diepenbrock表示，这是一个“gpu编译器，它能够把用户使用java编写的代码转化为opencl，并在亚马逊aws gpu云上运行”。 它的最终产品是一项与亚马逊elastic mapreduce类似的服务，只不过不同之处在于它将利用ec2 gpu实例类型。 毫无疑问，亚马逊并不是唯一一家提供gpu服务器的云服务提供商...
【深度】AI 时代，谷歌 TPU 难以颠覆 GPU 市场优势
不过，gpu 巨头、英伟达的 ceo 黄仁勋告诉《华尔街日报》，两年前谷歌就意识到 gpu 更适合训练，而不善于做训练后的分析决策。 由此可知，谷歌打造 tpu 的动机只是想要一款更适合做分析决策的芯片。 这一点在谷歌的官方声明里也得到印证，tpu 只在特定应用中作为辅助使用，公司将继续使用 cpu 和 gpu。 谷歌云服务副...
【深度】AI 时代，谷歌 TPU 难以颠覆 GPU 市场优势
谷歌云服务副总裁 diane greene 也表示，谷歌并没有对外销售 tpu 的打算——抛开 tpu本来就是为了谷歌自己设计的这个事实以外，谷歌对外销售芯片的可能性很低，就像 facebook 主张全球提供免费互联网，也并不是自己要做运营商。 因此，tpu 再好，也仅适用于谷歌，而且还是用于辅助 cpu 和 gpu。 truenorth 坐山观虎斗...
腾讯云计算产品全家桶
以下为腾讯云计算中心的主要产品列表。 产品名全称简称应用场景云服务器cvmcloud virtualmachinecvm电商、游戏、教育类gpu云服务器gpu cloudcomputinggpu深度学习、视频编解码fpga云服务器field programmable gatearrayfpga可编程计算服务专用宿主机cdhcvm dedicatedhostcdh需要独立的计算资源场景黑石物理服务器2.0...
【CPU 比 GPU 快两倍？】谷歌云 TensorFlow 基准实测意外结果
前苹果工程师 max woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则，在有些情况下，使用 cpu 比 gpu 在经济上更划算。 英特尔和英伟达正在新的市场——蒸蒸日上的数据中心上展开竞争，而其中核心的部分自然是人工智能（ai）。 截止 4 月 30 日，英伟达的收入同比增长了 48%，达到 19.4 亿美元。 其中，在 gpu 需求的刺激...
给你一份配置清单:机器学习、深度学习电脑显卡配置指南
计算卡即英伟达专门对服务器级别提供的高性能支持并行多用户的显卡，比如tesla v100、tesla p100、tesla p40、tesla m40等，这种显卡一般为大企业使用，比如阿里云、腾讯云和美团云的gpu云服务器就是使用这些显卡。 这类显卡有个显著特点：贵。 便宜的一张的价格10w多起步。 这里我们不进行讨论。 我们一般讨论的是...
AI 技术讲座精选：菜鸟学深度学习（二）
我们首先需要 aws 服务器。 如果你有一台配置惊人的游戏主机，那就直接设置本地服务器就好了。 我们要用到 aws 里的 g2.2xlarge 系统。 它有26个 gpu 核，每小时只要0.65美元。 为什么我们选 aws 呢？ 因为这是云计算中价格最便宜的 gpu 系统了，比我们使用的大多数硬件好很多。 接着就是选择用哪种操作系统了，毫无...
做深度学习这么多年还不会挑GPU？这儿有份选购全攻略
这不是最好的工作流程，因为在cpu上做原型设计十分痛苦，但它可以是一个具有高性价比的替代方案。 结论总的来说，在gpu选取上，我推荐以下三个策略：1. 坚持使用gtx 1070或更好的gpu2. 购买rtx gpu3. 使用某种gpu进行原型设计，然后在tpu或云gpu上进行并行训练。 更多建议最佳gpu：rtx 2070 最差gpu：任何tesla卡...
深度学习巅峰之年：技术、开源、兼并和硬件发展全回顾（附论文合集）
首先，有可用的计算能力和架构，例如快速的gpu，云服务提供商，以及工具（tensorflow，torch，keras等）； 其次，有数量大、质量高的训练数据； 以及第三，有使用训练数据，在硬件上运行的算法（cnn，lstm，sgd）。 深度学习的每一个新的发展或者进步背后，都来源于这三个因素中某一个的进步。 无监督与增强学习2016...
深度学习2016年度回顾：三大技术和三大趋势
这三大前沿领域从各个方面影响了人工智能（artificial intelligence）的发展，尤其是在深度学习方面。 首先是可用的计算能力和相关硬件，例如快速gpu、云服务提供商（你使用亚马逊新推出的的ec2 p2实例了吗？ 以及tensorflow、torch和keras等开发工具； 其次是训练数据的数量和质量； 最后，则是基于训练数据，在硬件...
AI产业核心研究：芯片四大流派论剑，中国能否弯道超车
试问天下，有几人能玩的起1.6万个处理器？ 随着 alexnet的划时代论文横空出世，于是gpu 在服务器端横扫天下。 有人会问，cpu和gpu，都是处理器，两者有...以至于有人说fpga可能会取代cpu和gpu成为将来机器人研发领域的主要芯片。 当然，这事有点夸张。 目前来看fpga也多作为cpu的协处理器而出现，冲击gpu是...
飞桨推出异构参数服务器架构，异构硬件高效组合，训练速度提升65%以上
传统参数服务器架构（gpu 机器）遇到 io 瓶颈也许有人会提出直接将 io 任务交给 gpu机器上的 cpu 不就可以解决了吗？ 答案是否定的。 一台 gpu 机器上的 ...通过异构参数服务器训练架构，用户可以在硬件异构集群中部署分布式训练任务，例如云服务器集群，实现对不同算力的芯片高效利用，为用户提供更高吞吐、更低...
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