随着互联网的飞速发展，云计算，云渲染，云服务等平台兴起，各种算力平台也开始崭露头角，深度学习似乎不再遥不可及，对于刚刚入门深度学习的小白，在高性价比的基础上挑选一个合适的云服务器是非常重要的，本文就从CPU与GPU的区别以及如何去选择GPU服务器的角度展开。
在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前，我们先回忆下，什么是CPU？什么是GPU？
一直都很惊叹，电影里面的主角能上天下地；也梦想有一天能当个主角去体验一番。但一部电影只有一个主角并且动则上千万的制作费及时间成本；咱们小平民百姓的也不祈求了。最近隔壁老王发了一段视频，是某电影的视频片段，奇怪里面的主角面孔这么熟悉的，细看就像老王一个模出来的。难道老王又用了什么逆天神技，跑去当主角了？好吧，不耻下问。原来老王用了一个款叫“DeepFaceLab”的视频软件进行AI换脸。据他说为了制作换脸的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的，就这么给他劝退了我。。。
目前IT行业的首要热点，也就是所谓的“大模型”和“机器学习”等AI技术，背后的算法，本质上是列出一个参数方程，并根据现有样本(参数方程的输入和输出)，来迭代计算参数方程的参数，也就是所谓的调参。
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 K40] 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。
在 AMD FirePro S9150 服务器 GPU 面前，强度最大的计算密集型工 作负载和复杂计算都不能构成挑战。它支持 OpenCL™ 1.2、16GB GDDR5 显存、最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能和 最高可达 10.8 GFLOPS/W 的峰值双精度性能，这让您的选择毋庸 置疑。AMD FirePro S9150 GPU 能够提供无与伦比计算性能和每瓦特 性能。 GPU 计算性能处于业内领先地位 作为首款具有 ½ 比率双精度， 并突破 2.0 TFLOPS 双精
📷 ---- 新智元报道 编辑：克雷格、肖琴、子涵 【新智元导读】3月份的2018 GTC结束后，英伟达今天在中国台湾开了个“专场”，发布了不少新产品，其中包括英伟达GPU服务器标准平台HGX-2和全新的RTX技术，并且黄教主还坚称英伟达GPU“买得越多，省的越多”。 黄仁勋说，今天这场演讲聚焦三大主题： 1、如何持续强化GPU运算能力。 2、庞大的系统、基础架构以及软件生态系统正在围绕英伟达的平台而建立。 3、庞大的终端市场商机以及英伟达建立的软件平台将合作运作
据Dell'Oro Group研究报告显示，预计到 2026 年，智能网卡（DPU）收入将达到 16 亿美元。Dell'Oro Group 研究总监 Baron Fung 表示：“到 2026 年，交付给超大规模云服务提供商的服务器中有一半以上将配备智能网卡，其中许多服务器端口将以 100 Gbps 或更高的速度连接到网络。智能网卡和高速端口也有机会用于企业等其他市场，但首先需要解决各种技术和成本挑战。” 近几个月来，随着一系列基于DPU的应用平台与存储设备的问世，让DPU的相关应用迈向新的阶段，有望克服以
为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 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，如GN10X/GN10Xp（NVIDIA Tesla V100）、GN7（NVIDIA Tesla
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云NVIDIA GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
编者按：文章来源自 Mapd，作者 Jonathan Symonds，AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU （GPU 通用计算）功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域（深度学习、VR、自动驾驶），为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生，这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商，英特尔的巨幅广告支出，直接
序言：过去六周以来，我们为NVIDIA的开发者举办了世界巡回会议。GTC技术大会(GPU Technology Conference)从2009年开始举办，目的在提倡利用GPU大量平行处理，来达到高效能运算的新方法。GTC技术大会，俨然已成为GPU深度学习的技术军火库—创新的运算模型，足以引燃现代AI人工智能的大爆炸。AI人工智能正如火如荼地进展着，GPU深度学习开发者的数量，在短短两年间跃升了25倍。大约有1,500间AI相关的新创公司窜出，如此爆炸性的成长，加速了GTC技术大会在全球召开的需求。目前，我
作者：Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面， Tesla K8
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下，由摄像头采集的图像、视频流数据，需要更强大的计算引擎对其进行传输、存储、训练和分析。
AI 科技评论按：ACM 通讯（ACM Communications）在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章，带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程，以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题：专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是，这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添旗舰级产品——Tesla K80 双GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供2 倍效能和存储器频宽。
数据中心的工作负载量不断改变，不久前这些系统的主要任务是处理储存进来的资料和网页，而如今数据中心却要面对日渐增加的人工智能作业，象是理解语音、文字、图片和影片内容，或是分析大数据以取得更深入的资料。
【导读】当地时间3月27日，英伟达在美国圣克拉的 GTC 大会上推出多款产品。英伟达CEO黄仁勋在会上推出多款产品，包括新一代Quadro GV100卡显、医疗图像处理的超级电脑CLARA。最为重要的是，发布了迄今最大的GPU——DGX-2和推出自动驾驶仿真系统。我们知道，随着近年来AI技术火爆，GPU价格也是水涨船高，虽然各大巨头也有推出对应的AI芯片，但是英伟达的低位仍难以动摇，此次大会也着实带给观众不少震撼，下面我们来一一解读。 ▌详情介绍 ---- 当地时间3月27日，英伟达在美国圣克拉的 GTC
当地时间3月18日，人工智能（AI）芯片龙头厂商英伟达在美国加州圣何塞召开了GTC2024大会，正式发布了面向下一代数据中心和人工智能应用的“核弹”——基于Blackwell架构的B200 GPU，将在计算能力上实现巨大的代际飞跃，预计将在今年晚些时候正式出货。同时，英伟达还带来了Grace Blackwell GB200超级芯片等。
最爱地球的超级运算平台 利用ASUS ESC4000 G2搭配两片AMDFirePro S10000在2U空间中创造出每瓦特2.351 GFLOPS double(倍精度浮点数)运算能量的德国超级计算机SANAM，荣获超级计算机排名Green 500亚军殊荣，这让ASUS这个国产品牌在国际视野中有了亮丽的成绩，而评分也与第一名的每秒2.499GFLOPS double只差了一点点，但是ESC4000 G2这个平台的实力绝对不仅止于此，若是搭配4片目前最新NVIDIA K20XGPU运算加速卡，每瓦特能创造
tensorflow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。tensorflow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备，比如CPU在tensorflow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多CPU，tensorflow也不会区分它们，所有CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。
编者按：为保证内容的专业性，本文已邀深度学习芯片领域专家把关审核过，作者铁流。 日前，Intel称将于2017年推出针对深度学习市场的CPU Knights Mill。据Intel宣传，Knights Mill 能充当主处理器，可以在不配备其它加速器或协处理器高效处理深度学习应用。可以说，继中国寒武纪和星光智能一号、IBM的真北、谷歌的 TPU，以及英伟达专门为人工智能定制的GPU之后，Intel也加入该领域的竞争。 那么，这多深度学习处理器都有什么特点，又有什么优势和劣势呢？ | CPU、GPU：用轿车运
AI 研习社按：TensorFlow 的机器学习库可以说大家都已经很熟悉了，但 IBM 的研究人员们表示这都是小意思。
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
机器之心报道 参与：李泽南、李亚洲 昨天，第九届年度 GPU 技术大会（GTC）在加州圣何塞 McEnery 会议中心正式开幕。在刚刚结束的 Keynote 演讲中，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋宣布了该公司在芯片、AI 平台、自动驾驶上的一系列新动作。在本文中，机器之心对其演讲的核心内容做了梳理。 正如黄仁勋所说的，今天的发布会有关于：「Amazing science, amazing graphics, amazing products and amazing AI.」 核心内容： 新一代服务器级 GP
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
选自Medium 作者：Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与：Rick R、吴攀 在这篇文章中，作者Eugenio Culurciello简述了几类硬件设计，希望能为大家更快的运行神经网络提供洞见。 我喜欢深度学习... 深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！ …而我想让它运行得飞快！ 其成果令人震惊，因而需求就会增长。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人员
假设模型有两个conv层和1个fc层，有3台服务器每台各一块显卡，请问要怎么实现把计算图拆成3部分，每块显卡分别计算一个层，而不是把计算图完整复制3份放到3块卡上独立计算？
转自|CSDN:http://www.csdn.net/ 前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19
前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的，我
这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。
前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的，我们
因为美国疫情的原因，英伟达和其他科技公司一样，把今年的GPU技术大会（GTC 2020）改成线上举行。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
题记：7月15 号，浦东嘉里城，跟大神面对面，如果你还未注册可以dian点击链接注册：【上海线下】报名中！2021 CadenceCONNECT：异构计算设计——GPGPU完整解决方案
本篇献给奋战在深度学习领域里的铲屎官们！ 奇群科技执行长宋牧奇一直想为旗下团队熟悉的先进GPU技术研发实力，找到一个杀手级的应用，经过多次碰壁后，没想到最后却是在家中得到答案，爱猫的意外激发他为多猫家庭打造智慧喂食器的点子。 2008年宋牧奇从美国IBM离职，便与另一位创办人共同创立奇群科技，他们一开始专注于GPU技术，并将之应用于开发多人在线游戏服务器平台，尽管当时各大在线游戏厂商也认为，能让服务器效能提升百倍是一项很厉害的技术，不过，因为服务器的花费对于一款在线游戏整体营运成本来说，比例低的不足一提，
编译 | 刘畅、尚岩奇、林椿眄 审校 | reason_W 2017年末，Facebook应用机器学习组发布最新论文，对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文，我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战，并给出了Facebook的应对策略和解决思路，对相关行业和研究极其有意义。 摘要 机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本文将详细介绍Facebook在机器学习方面的软硬件
问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本回答将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、FPGA 与 CPU 之间是如何通信的？ 未来 FPGA 在云计算平台中应充当怎样的角色？仅仅是像 GPU 一样的计算加速卡吗？ 一、为什么使用 FPGA？ 众所
AI 科技评论按：本文作者李博杰，本文整理自知乎问题《如何评价微软在数据中心使用 FPGA 代替传统 CPU 的做法？》下的回答，AI 科技评论授权转载。
众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。
本文将全面介绍GPU云服务器的特点、优势及应用场景,并针对不同的使用需求,给出配置方案和详细的代码示例指导,包括:深度学习、高性能计算、3D渲染、区块链矿机、游戏直播等多种场景,旨在帮助用户深入理解GPU云服务器的功能,并快速上手应用。
使用 RenderScript 编写 Android 平台 运行的 高性能计算 应用程序 ;
【新智元导读】芯片是整个智能产业的发动机，也是市场成熟度的关键指标，而且计算能力飞速发展，芯片制造商必须要在几年之内获得相应的市场回报。GPU巨头企业NVIDIA昨日宣布推出一款致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100，其研发费用超过20亿美元，同时推出的还有全球首款面向深度学习的超级计算机NVIDIA DGX-1。这意味着人工智能真正从小众走向了主流。 GPU巨头企业NVIDIA昨日宣布推出一款致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100，同时推出的还有全球首款面向深度学习的超级计
今年3月~4月，AMD、英特尔、英伟达三家芯片巨头，各自发布了服务器CPU，无一不在强调AI运算与生态。
在之前的文章里，小枣君说过，行业里通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。
今天我想跟大家分享的是一篇虽然有点老，但是很经典的文章，这是一个在分布式训练中会用到的一项技术， 实际上叫ringallreduce。 为什么要叫这个吗？因为现在很多框架，比如像pytorch他内部的分布式训练用到的就是这个。 所以知道他的原理的话也方便我们后面给他进行改进和优化。他是一项来自HPC的技术，但实际上现在分布式机器学习上的很多技术都是借鉴自HPC。下面的内容一部分来自论文，另一部分是来自网络。
本文仅献给需要做GPU超算方案和预算的科研前线的人 同类介绍Tesla V100的技术文章很多，我们只highlight关键几个知识点。 2017年5月GTC 2017大会上，英伟达发布了面向高性能计算的新一代Volta架构加速器，Tesla V100。Tesla V100加速器采用12nm FFN工艺，搭载新款图形处理器GV100，拥有5120 CUDA、640个Tensor内核，分PCle和SXM2两版，双精度浮点运算能力分别可达7 TFLOPS和7.8 TFLOPS，单精度则为14 TFLOPS和15
随着医疗行业的飞速发展，如何能针对每位患者的病情和个体差异，快速、精确地选择适合的诊疗方案，成为了人们关注的新焦点。在临床实践中，如何最大化病患问诊效率和利益，具备个性定制化的“精准医疗”已然成为了行业发展的重大趋势。在不断涌现的大数据、AI人工智能等先进技术的帮助下，医疗领域也迎来了优化革新的大好机遇。 台湾年洗肾人口破 9万，半数因心血管疾病死亡 肾脏作为人体的重要器官，承担着过滤血液、排除代谢废物、平衡水分电解质等关键功能。对于肾功能不足以维持生存的病患而言，肾透析是除了肾移植外唯一的保命手段。然而
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