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GPU 渲染型应用场景
有大量的图形图像处理负载，需要可视化 gpu 处理图片及可视化设计，同时需要大量计算、内存或存储来存储及处理媒资数据。 将媒资数据存储在云端，网络剪辑环境下可实现项目共享，多人本地终端同时工作，分别进行剪辑、字幕、特技、调色、包装。 渲染场景渲染是用软件从模型生成图像的过程，应用在视频、模拟和电影...
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...
安装 NVIDIA GRID 驱动
如下图所示： 说明： vgpu 试用的全部资源均可由此网站获得，包括 vgpu 软件和 license server 软件。 软件准备选择左侧导航栏中的【software downloads】，进入 “software downloads” 页面。 选择下拉框中的【miscrosoft windows hyper-v】及【2016】，单击目标搜索结果所在行右侧的【download】。 即使用最新的 ...
控制台的 VNC 不可用
vnc 方式登录 gpu 实例时，默认访问 qemu 模拟的 vga 设备，获取操作系统的 framebuffer，实现访问操作系统。 安装了 gpu 图形驱动之后，framebuffer 不再交由 vga 处理，vnc 无法访问操作系统。 由于其他原因导致操作系统启动失败，例如安装了和系统冲突的第三方软件等。 解决方式针对安装图形驱动的 gpu 实例，可在...
安装 NVIDIA Tesla 驱动
操作场景gpu 云服务器正常工作需提前安装正确的基础设施软件，对 nvidia 系列 gpu 而言，有以下两个层次的软件包需要安装：驱动 gpu 工作的硬件驱动程序。 上层应用程序所需要的库。 若把 nvidia gpu 用作通用计算，则需安装 tesla driver + cuda。 本文以 centos 操作系统为例，介绍如何安装 tesla driver...
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...
安装 CUDA 驱动
如下图所示：参考 使用标准方式登录 linux 实例（推荐），登录 gpu 实例。 您也可以根据实际操作习惯，选择其他不同的登录方式：使用远程登录软件登录 linux 实例使用 ssh 登录 linux 实例 使用 wget 命令，粘贴 步骤4 中已获取的链接，下载安装包。 如下图所示：或者您可在本地系统下载 cuda 安装包，再上传到 gpu ...
常见问题
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浮点数计算和图形处理，比使用在 cpu 上运行的软件更高效。 腾讯云提供三种加速计算选型：适用于通用计算的 gpu 计算型（gn2、gn8）和适用于图形密集型应用...
英伟达显卡虚拟化vGPU实践指南
在前面的一篇文章中介绍了intel、amd、nivida三个厂家的gpu虚拟化技术，有兴趣的可以看看本号之前的文章，今天就具体的实践一下英伟达的vgpu。 如何选择gpunvidia 虚拟 gpu 软件产品包括 grid 虚拟 pc (grid vpc)、grid虚拟应用程序 (grid vapp)，以及 quadro 虚拟数据中心工作站 (quadro vdws)。 gup推荐对比看这里...
Tensorflow不在Ubuntu上的GPU上运行是为什么？(1 个回答)
我已经安装了tensorflow-gpu软件包，以及在gpu上运行tensorflow的所有要求。 现在我想测试它，所以我从图像再培训教程下载了retrain.py脚本，并用我自己的图像，但不在gpu上运行（0％使用率），仅在cpu上使用（7％使用率） gpu：nvidia geforce gtx 1060 6gb，驱动程序版本：390.59，cuda版本：9. 0.176 cpu：ryzen 7...
从GPU、TPU到FPGA及其它：一文读懂神经网络硬件平台战局
英特尔的 nervananervana systems 曾经除了开发他们的 nervana engine asic，还开发着一种 gpu软件方法，后来英特尔收购了这家公司。 性能比较方面还不清楚。 英特尔也在规划通过一个 knights crest 项目将其集成到 phi 平台中。 nextplatform 认为其 2017 年在 28nm 节点上的目标是在某个位宽的运算速度达到 55topss...
英伟达深度学习专家路川详解“如何升级GPU深度学习系统”
要不要升级自己的 gpu，深度学习系统，该如何选择和适合自己的 gpu 与 sdk，哪些方法或技巧能够帮助自己进行更好的升级？ 英伟达机器学习解决方案架构师路川，从两个方面进行了介绍：一、gpu 的硬件方面二、gpu 的软件和开发平台方面wifi 用户和流量土豪请看课程视频：不方便看视频的同学可以先看文字版课程内容精炼...
十年研究软件工程GPU应用的经验教训（CS SE）
经过多年使用图形处理单元（gpu）来加速在层析成像，计算机视觉，气候建模，数字取证，地理空间数据库，粒子物理学，射电天文学和定位显微镜等领域的科学应用，我们注意到许多技术，研究软件工程师（rse）可能会遇到的社会技术和非技术挑战。 尽管其中一些挑战（例如，管理项目中的不同编程语言或必须处理不同的内存...
在GPU上运行，性能是NumPy的11倍，这个Python库你值得拥有
随着数据爆炸式增长，尤其是图像数据、音频数据等数据的快速增长，迫切需要突破numpy性能上的瓶颈。 需求就是强大动力！ 通过大家的不懈努力，在很多方面取得可喜进展，如硬件有gpu，软件有theano、keras、tensorflow，算法有卷积神经网络、循环神经网络等。? theano是python的一个库，为开源项目，在2008年...
GPU的工作原理
gpu的结构gpu全称是graphic processing unit－－图形处理器，其最大的作用就是进行各种绘制计算机图形所需的运算，包括顶点设置、光影、像素操作等。 gpu实际上是一组图形函数的集合，而这些函数由硬件实现。 以前，这些工作都是有cpu配合特定软件进行的，gpu从某种意义上讲就是为了在图形处理过程中充当主角而出现的...
GPU服务器Ubuntu 18.04带CUDA
ubuntu 1804，安装好了gpu服务器的基础软件，无需自己下载安装 n卡驱动cudacudnn...
GPU加速分子模拟
电脑配置：x5650*2=24core，48g ecc+reg内存显卡：nvidia c2050*46gb ddr5存储器 *4fermi架构 448个cuda核心*4单精度浮点性能1.03tflops*4存储器频率 1.ghz功耗：238w平台：centos7+fftw3+nvidia driver 365+cuda8 测试软件：gromacs 5. 1. 4,手工编译source code测试结果：相同的体系，不用gpu加速， 1.5nsday ; ...
GPU服务器CentOS 7.6带Pytorch
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GPU服务器Ubuntu 18.04带Pytorch
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GPU服务器CentOS 7.6带CUDA 10.0
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