作者:丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 最近,一项关注于快速构建深度学习环境的 GitHub 项目十分流行,这个名为 Deepo 的项目由一系列 Docker 镜像组成,包含了 TensorFl
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊,拥有一款合适的显卡是必要的,只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码,进而更快地产出结果。
【新智元导读】谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天上午在 UCSB 做了题为《通过大规模深度学习构建智能系统》的演讲。新智元结合 UCSB CS 在 Twitter 的文字直播,将这场最新演讲整理如下。Jeff Dean 谈了谷歌大脑近来的工作进展,包括最新发布的 TensorFlow 1.0、将深度学习用于检测癌症,以及在自主机器学习方面的探索。在问答环节,Jeff Dean 对人工智能的未来表示乐观,说不认为 AI 的下一个冬天会到来。 谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天上午在美国加州大学圣塔
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
01 硬件选购 研究需求,遂组装一台全新的计算机,安装Ubuntu,用来运行TensorFlow,同时保留Win10,方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快,各种网络结构也层出不穷。因此,考虑使用多显卡来提升系统的计算能力是有必要的。现阶段,主要购买单块显卡实现整个系统的搭建,同时保留拓展(多显卡)空间。 硬件清单如下: 📷 BOM 以上配置总共花费24173.1元人民币,购买时间主要在6月底7月初,没能赶上京东618的活动,顺便不幸的碰到了显卡缺货,所以价格上仅供参考。 1
5月16日,美团云正式对外发布全新品牌Logo,宣布开启AI战略,并将上线三大类AI产品,发力人工智能领域,布局云端人工智能版图
本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
Docker是一种容器技术,它就像一个沙盒把应用程序隔离开来,不管有没有遇到过你至少听到某些应用程序不能兼容,最常见的就是升级某个系统,老版本跟新版本不能兼容,必须把老版本完全卸载掉。比如说oracle服务,如果把oracle安装到物理主机上,如果需要升级那将会比较痛苦。再比如说新手学习各种软件,apache、mysql、Python搞的电脑上乱七八糟的环境,想要重新安装都很痛苦。
导师提供了一台高性能GPU机器,但是装系统的老师对深度学习不大了解,所以环境需要我自己安装。在折腾了一两周后若干次失败后,我是在忍不住发了一条朋友圈:
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码,准备一些数据,配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证,如果这些代码数据都 OK 的话,然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行,一般来说至少有一块或者多块 GPU,有相当好的显存和内存,接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡,TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速, 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
近几年来,随着算力的不断提升和数据的不断增长,深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中,比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用,再比如语音处理和自然语言处理,以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快,这是深度学习模型部署所要研究的问题。
深度学习作为AI时代的核心技术,已经被应用于众多场景。在系统设计层面,由于它具有计算密集的特性,所以与传统的机器学习算法在工程实践过程中存在诸多的不同。本文将介绍美团平台在应用深度学习技术的过程中,相关系统设计的一些经验。
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
最近在跑深度学习,需要大量的算力资源,偶然机会注意到了腾讯云的GPU云服务器的体验活动,果断参加,现将我个人的快速上手体验和遇到的问题分享给大家,请大家指正。
选自NVDLA 机器之心编译 参与:李亚洲、蒋思源 近日,英伟达深度学习加速器(NVDLA)项目推出了一种标准化的开放框架以解决执行推断(inference)的计算需求。NVDLA 架构不仅结合了可扩展性和可高度配置性,并且模块的设计始终保持灵活性与简单的集成性。NVDLA 架构通过与主要的深度学习网络保持互通而标准化了深度学习的加速提升,因此它有助于规模化地统一机器学习的增长。 项目地址:http://nvdla.org/ NVDLA 硬件提供了一个简单、灵活和鲁棒的推断加速解决方案。NVDLA 硬件支持
想必每个学习深度学习的小伙伴,特别是新手小白,总要为找到以及调试一个适合的gpu云主机煞费苦心。不知道大家有没有经历过,用自己的显卡计算时,每出一个结果,就能听到显卡”兹”的一声,仿佛在向我哀嚎。就在这时候,floydhub闯进了我的世界,是他,是他,就是他! 为什么我如此兴奋?因为这正是我这种懒人喜欢的东西。没错!不用配置环境,不用选区域,不用选系统,不用选套餐,不用申请优惠码,不用绑信用卡,通通不用! 其实深度学习最好,最经济的训练方式就是在云端,找个GPU的机器,安装搭建环境进行训练,这也是我
之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码,但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候,训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面,关键显存存在瓶颈,导致每次训练的batch-size不敢调的过高(batch-size与训练结果存在一定的关系),对训练结果的影响还是比较大的。
---- 新智元报道 编辑:David Joey 如願 【新智元导读】LeCun新发60页长文,不讲AGI,讲的是「自主机器智能」,推特还不忘喊话老冤家Gary Marcus过来对线。 最近,自从谷歌研究员提出大型语言模型LaMDA「意识觉醒」,并被谷歌雪藏之后,关于「自主AI」的话题,业界的讨论一直没听。 如果AI真的有了自主意识,关于是否能实现AGI、如何通向AGI的争论,差不多就能尘埃落定了。 在这场讨论中,自然少不了AI界「相爱相杀」多年的一对老冤家:图灵奖得主之一Yann LeCun和A
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上,大家都在谈论GPU的重要性。不可置否,GPU是掀起深度学习热潮的主要力量,也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
作者 | 王鹤麟、于洋、王益 责编 | 何永灿 基于深度学习的AI系统是由深度学习框架、AI应用以及服务部署组成的一个闭环。在PaddlePaddle的开发与使用过程中,我们发现框架和AI应用的开发及服务部署,都可以基于Docker完成,让流程简化。 开发痛点 编译工具难配置 编译AI系统需要安装很多工具(PaddlePaddle需要40个工具,TensorFlow需要51个),编译环境很难配置。作为一个开源项目,PaddlePaddle的编译环境必须非常容易配置,这样才会有更多的开发者加入进来。 编译工具
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
我承认我又偷懒了,只是大概写了下提纲,和完成了第一章节的部分写作。不睡午觉的恶果啊,原本已经写好草稿,讲讲语言和信息的关系,结果,实在是回家后好困。
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换,比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch,Django 可代替 Flask,Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试,这种方法可以轻松扩展到添加的
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
“ 本篇的目的在于介绍ArcGIS Pro中的深度学习,简洁清晰梳理其流程,并介绍流程中的难点。通篇是对官方文档以及同事实践经验的总结,适合入门过程,无法把握整体思路的用户。”
截止2022年11月8日,统计了下github中获星较多的pytorch生态库,有
北京时间 9 月 26 日,在英伟达 GPU 技术峰会上,英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋正式发布 TensorRT 3 神经网络推理加速器。据官方介绍,TensorRT 3 能极大改善处理性能,削减从云到边缘设备(自动驾驶汽车、机器人等)的推理开销。 TensorRT 3 是在 Volta GPU 实现最优推理性能的关键,比起 CPU 它能实现高达 40 倍的吞吐量,时延在 7ms 之内。目前,对于英伟达开发者计划成员,现在有针对 Tesla GPU (P4, P100, V100) 和 Jetson 嵌入
9月18日,历时一个通宵,两个白天,60多G的数据终于分发到上百台计算机。200多平米的实验室空荡荡,只能听见计算机运行的声音。此时数天后,这里将坐满学生,键盘声此起彼伏。
云栖君导读:深度学习算法与计算机硬件性能的发展,使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前,视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前,Google大脑团队开发了TensorFlow,并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在,TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。 利用TensorFlow,你可以获得具有强大能力的复杂功能,其强大的基石来自于TensorFlow的易用性。 在这个由两部分组成的系列中,我将讲述如何快速的创建一个应用于图像识别的卷
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新,不需要写一行Javascprit代码,直接就能将深度学习模型编译到WebGL,然后在浏览器运行。 今天,华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新,不需要写任何JavaScript代码,直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL,然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow,MXNet,Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统,但它们大多专门针对小范围的硬件平台(例如服务器级GPU)进行优化,要适应其他
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
内容来源:2018 年 04 月 22 日,Pinlan创始人兼CEO李一帆在“全球首发| Kubeflow Meetup 4.22 杭州场,开拓 AI 新视野”进行《在 Kubeflow 上的 AI 项目实践与展望》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
终于赶在2017年结束前,点亮了我的深度学习工作站。 小核武.jpg 配置表 配件 型号 价格 数量 合计 GPU 微星 GTX 1080 Ti AERO 11GB 5999 2 11998 CPU
认证链接 腾讯云CloudLite认证 云服务器 CVM 产品认证 目录 在线学习 云服务器产品介绍 腾讯云CVM的重要概念 腾讯云CVM操作指引 腾讯云服务器产品在线迁移热点解析 腾讯云服务器产品离线迁移操作解析 动手实践 基于 CentOS 搭建 WordPress 个人博客 证书展示 [证书] 知识点摘记 云服务器方案的历史演进:虚拟主机 -> 独立主机 -> VPS主机 -> 云服务器 云服务器CVM(弹性可伸缩的计算服务) 资源灵活:弹性计算 配置灵活:CPU、内存、硬盘和宽带灵活配置 稳定与容灾
CPU要求:在深度学习任务中,CPU并不负责主要任务,单显卡计算时只有一个核心达到100%负荷,所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可,太多没有必要,但是处理PCIE的带宽要到40。
近几年,在深入学习的帮助下, 目标检测领域取得了巨大的进步。对象检测是标识图像中的对象并在其周围绘制边界框的任务, 也就是定位它们。在计算机视觉由于其众多的应用从自动驾驶汽车到安全和跟踪是一个非常重要的问题。 以前的对象检测方法通常是让管道按序分段。这会导致每一段完成的任务和最终目标之间的脱节, 最终的目标是在一个图像的对象周围绘制一个紧密的边界框。一个充分利用在联合的方式中侦测错误的终端框架将是一个更好的解决方案,不仅是为了更好地训练模型, 还要提高检测速度。 这就需要YOLO发挥作用。Varun Agr
关注高性能计算(HPC)的朋友们不会忘记今年7月第45期全球超级计算机TOP500排名,中国国防科学技术大学研制,部署于中国广州超算中心的天河二号再次荣登榜首,连续第5次成为TOP500冠军。这还是在
针对于特定问题(例如自然语言处理,即 NLP,或图像识别)的深度学习模型开发、训练和调参,需要耗费时间与资源。这通常还包括使用功能强大的处理器来训练大型数据集上的模型。然而,一旦模型成功运作,彼时使用它来对新数据生成预测就会更简单,计算成本也会更低。当下唯一的困难是将模型从其开发环境转移到应用程序产品中。
还记得之前本公众号曾经发布了一个NV关于Jetson和Matlab讲座么?什么?在Jetson TX2上跑Matlab么? ---- Build Your Next Deep Learning Application for NVIDIA Jetson in MATLAB 在MATLAB中为NVIDIA Jetson构建下一个深度学习应用程序 本课程学习如何使用MATLAB构建你的计算机视觉和深度学习应用并将它们部署在NVIDIA Jetson上。 MATLAB的自动生成的CUDA代码,利用MATL
历时一个通宵,两个白天,60多G的数据终于分发到上百台计算机。200多平米的实验室空荡荡,只能听见计算机运行的声音。数天后,这里将坐满学生,键盘声此起彼伏。
自从2006年深度学习开始展露头角,到2012年前后彻底爆发,再到现在算法已经趋于成熟(某种极限),那么有一些问题已经比较明朗了。
翻译 | 林椿眄 编辑 | 周翔 2017 年 8 月,华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM,和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 以及其它各种后端,而且用户可以针对这些目标平台用 Python 来进行调优。 那么到底什么是 TVM 呢? 陈天奇在论文(https://arxiv.org/pdf/1802.04799.pdf)中解释到,TVM 其实是一个端到端优化堆栈,可以降低和调整深度学习工作负载,以适应多种硬件后
Horovod 是一款基于 AllReduce 的分布式训练框架。凭借其对 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的支持,以及通信优化等特点,Horovod 被广泛应用于数据并行的训练中。
2017 年,Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点,PyTorch 广受欢迎,且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来,随着数据集和模型规模的日益庞大,出于效率考虑,开发者通常采用分布式训练的方式,提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
回顾2023,有为了一个BUG或知识熬过夜,也有为了项目连续几天三点一线,在这期间的积累的一砖一瓦中,除了直接获得专业知识,提高专业技能外,更多的是从项目中得到足以使我终生受益的其他收获。 下面就一今年收获最多的项目来总结我的2023 ————————————————————————————————
为了让初学者花最少的钱办性价比最高的事情,我构造了这样一套DIY装机配置,在最大化利用显卡资源的同时,极力压缩无关配置。这个配置的主要特性是去掉了扩展性的可能,从而大幅降低了成本。
机器之心原创 撰文:高静宜 编辑:吴欣 100 万单、 1000 万单到 1400 万再到 1600 万单的峰值,美团点评的外卖日订单迅速上涨。与此同时,配送体验要求也在不断提升,平台也始终面临运力的挑战,必须不断平衡配送成本和配送体验的要求。 如何通过技术手段而不是单纯扩大骑手规模的方式,让美团外卖平台超过 50 万的骑手高效工作,提升用户满意度的同时,降低配送成本,是美团配送技术团队持续解决的难题。「美团外卖业务场景的技术难度相对较高的主要表现在于——系统压力高峰期区分明显、交易链路长实时性要求高、交易
5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云