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。
最近,NVidia发布了Turing架构的入门级显卡RTX 2060,售价只需350美元(约2400元),在老黄家新一代RTX显卡里可谓是物美价廉。
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
本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。 需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387, CUDA 9,比较老旧,需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。 确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境 查看显卡信息,确定自己的显卡型号: $ nvidia-smi 或 $ lspci | grep -i vga 输出的设备信息并不是我们熟悉的型号,比如我的输出为: 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corpo
特别感谢:如果没有来自 Tuatini GODARD(他是我的一名好朋友,同时也是一名活跃的自由职业者)的帮助,这个基准比较工作是不可能完成的。如果你想了解更多关于他的信息,可以阅读这篇访谈:
今年 8 月份,英伟达发布了搭载 12 纳米制程 Turing 架构的全新消费级显卡 RTX 2080Ti,这是继两年半前发布 GTX 1080 后 GeForce 系列显卡的新篇章。英伟达表示,GeForce RTX 20 系列对比上一代 Pascal 架构的同级 GeForce 显卡将有「成倍的」性能提升。从目前能找到的数据来看,售价 999 美元的公版 GeForce RTX 2080Ti 的显存为 11G,包含 4352 个 CUDA 核心,存储总线 352bit,核心动态提升频率 1545 MHz,采用 PCI Express 3.0 接口,功率为 250W。
可以说是万众期待下,老黄发布了消费级(民用级)显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI,作为“大多数人”,不得不说在发布会即将结束的那一刻,真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊,毕竟价格摆在那里,RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多,Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。
除了这8个3.5英寸硬盘位以外,ASUS TS700-E9在背面还有2个热插拔SSD硬盘位:
作者:Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本,是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务,会给堆积越来越多的账单,换个便宜的服务,训练时间又太长…… 没办法,已经十多年没用过台式机的我,只能重新着手DIY装机,搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前,我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元(约480元人民币)。按照使用两年计算,我给这套系统的总预算是1700美元(约1165
Macbook这种轻薄的笔记本,是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务,会给堆积越来越多的账单,换个便宜的服务,训练时间又太长…… 没办法,已经十多年没用过台式机的我,只能重新着手DIY装机,搭建一套自
美国人工智能公司Lambda用TensorFlow测试了RTX 2080 Ti。相比1080 Ti, 2080 Ti值得买么?
来源:量子位 作者:Slav Ivanov@blog.slavv.com 编译:问耕 本文长度为4600字,建议阅读6分钟 本文教你万元打造一个深度学习系统。 Macbook这种轻薄的笔记本,是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务,会给堆积越来越多的账单,换个便宜的服务,训练时间又太长…… 没办法,已经十多年没用过台式机的我,只能重新着手DIY装机,搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前,我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元(约480元人民币)。按照使用两年计算
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
官网:www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍:CIFAR-10数据集说明、TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集
日前,ARM发布了最新的Mali GPU:Mali-G52和Mali-G31。ARM表示,Mali-G52在“性能密度”方面比一年前推出的G51提高了30%。而在GPU能效方面,将提高15%。虽然数据
CNN推理在物联网的趋势下越来越重要,各大品牌也在推出不同设备以供使用。那么,主流品牌硬件做CNN推理哪家强?
选自Medium 作者:Vincent Chu 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 近日,Vincent Chu 在 Medium 上发文介绍自己对新一代 GPU 在各类深度学习任务上的测评结果,作者对比了 Paperspace Volta Tesla V100、Google Cloud P100、Amazon EC2 p3.2xlarge(Tesla V100)等云端计算平台,以及 Nvidia GeForce 1080Ti 单卡的成绩,具体测评结果详见全文。 随着机器学习(ML)研究人员和实践者们不断探索
5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪(ID:Aihows) 整理 | AI科技大本营(rgznai100) 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,然后介绍深度学习环境搭建流程,最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位:适用于预算在5万内,用于深度学习模型研究、开发,需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1:配置方案选择 Chapte
选自Medium 作者:Slav 机器之心编译 参与:Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后,我现在要搭建一个(笔记本)桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端(thin client),并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习(DL)领域后,我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本,能同时训练很多个模型,并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
1.RTX Titan具有良好的fp32和fp16计算性能。它的特点类似于RTX 2080Ti,但它有两倍的内存和更好的性能。
另一位曾经参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy,在arXiv上提交了YOLO v4,而且这篇论文已经被拉入原来YOLO之父建立的项目主线。
本库用 Pytorch 实现的 Capsule Network 基于以下论文: Dynamic Routing Between Capsules by Sara Sabour, Nicholas Fr
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。
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
---- 新智元报道 来源:Reddit 编辑:好困 【新智元导读】除了在顶会或者期刊上发表过的,一般人基本都会把自己的毕业论文「雪藏」起来。然而,有这么一位研究生不仅把自己的论文发了出来,还表示自己用1080Ti训练的比SOTA模型更厉害。 大厂用成千上万张显卡训练的SOTA模型已经看腻了?这次我们来看看「小作坊」训练的模型如何。 慕尼黑大学的研究生做了一个Deep Fake模型,只用了300万个参数和一个1080Ti,搞定!堪比SOTA! 虽然作者是这么说的,但是从他发布的成果上来
问题详情: 如何配置一台适用于深度学习的工作站? 刚买两块 Titan Z GPU 准备搞搞深度学习,结果原来的工作站功率不够,带不动,所以准备组装一台新工作站。求大神们给点意见,最好给个完整的 li
之前 CVer 推了几篇关于语义分割的论文,大多在于提高 mIoU,但追求实时性的比较少。本文要介绍的 LEDNet(Light Encoder-Decoder Network)是由南京邮电大学和天普大学联合提出的用于实时语义分割的轻量级网络。
本文来源于王璋在知乎问题【如何配置一台适用于深度学习的工作站?】下的回答,AI科技评论获其授权转载。 问题详情 如何配置一台适用于深度学习的工作站? 刚买两块Titan Z GPU准备搞搞深度学习,结
屏幕显示正常,但是在打开网页或者进行跑深度学习程序的时候画面会发生一卡一下的情况,严重时出现类似于死机的情况。查看系统monitor并不现实显存和内存爆表,于是推断为nvidia显卡驱动不兼容的问题。
来源:我爱计算机视觉。分享一篇新出的论文 End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers,该文为车道线检测问题建立参数模型,使用Transformer捕获道路中细长车道线特征和全局特征,所发明的车道线检测算法与以往相比,可端到端训练、参数量更少、速度更快(高达420 fps,单1080Ti)。
要是你这么跟朋友说,她可能不信,但你可以甩给她一张 Zoom 的截图,她没准就信了。
01 概念介绍 CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构) CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多,硬件结构必然是不断的在发展变化,没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码,而CUDA就是提供了一
分享一篇新出的论文 End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers,该文为车道线检测问题建立参数模型,使用Transformer捕获道路中细长车道线特征和全局特征,所发明的车道线检测算法与以往相比,可端到端训练、参数量更少、速度更快(高达420 fps,单1080Ti)。
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。
[1] CPU性能天梯图 [2] GPU性能天梯图 [3] GeForce 10 series [4] 为个人深度学习机器选择合适的配置 [5] 如何配置一台适用于深度学习的工作站 [6] 深度学习装机指南 [7] 5700刀打造3卡1080Ti深度学习机器
AI科技评论按:对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。 日前,medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。 后来,在运行结构良好的实验时,Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。日前,medium上的一篇文章(http://t.cn/RYLYxXP)为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。后来,在运行结构良好的实验时,Sp
最近,有很多朋友提出,肾脏分割模型在实际使用时会出现很多错误分割,很多大腿区域被错误分割出是肾脏区域。今天我将分享如何设计肾脏粗分割方法去除错误分割区域,使用的模型VNet方法跟肾脏分割是类似的。
这个报告记录了DeepDetect开源深度学习服务在各种计算平台和流行神经网络架构上的性能。
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。
周三,英伟达的第三季度财报公布。气势如虹,可以用再、创、佳、绩四个字形容:截至10月25日的第三财季收入为47.3亿美元,同比增长57%,收益和营收均超过分析师预期。
支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么?那就要说到顶顶重要的图像分割技术。相比目标检测、图像分类等技术,图像分割需要将每个像素点进行分类,在精细的图像识别任务中不可替代,也是智能视觉算法工程师拥有关键核心竞争力的关键!
图像分割技术在医疗病灶分析、自动驾驶车道线分割、绿幕人像抠图等领域发挥着举足轻重的作用。相比目标检测、图像分类等技术,图像分割需要将每个像素点进行分类,在精细的图像识别任务中不可替代。
项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify/blob/master/README.md
https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
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。
你们知道,支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么吗?
很多参与 Kaggle 竞赛的人都希望能够通过构建具有竞争力的算法来提升自己的水平,但对于绝大多数参与 Kaggle 竞赛的同学来说,在一番努力之后没有拿到任何奖牌显然是大概率事件。
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