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ECCV 2020 ｜ 超快的车道线检测
culane数据集结果在另一个更为挑战性的culane数据集上，我们的方法同时达到了最快的速度和最好的精度。 sota性能的模型能跑到175帧，轻量级的模型甚至可以跑到322帧。 这个速度是我们在gtx 1080ti上测的，在20系或者tesla显卡上应该速度会更快。 但已经这么快了，还要啥自行车 : )目前代码和模型都已开源，希望大家...
桌面工作站也能执行超级计算？英伟达新一代GPU剑指深度学习和虚拟现实
quadro gp100 是基于英伟达 gp100 gpu 的显卡，但公司没有给出一个简单的说明，这很大程度上是因为 gp100 在英伟达 pascal gpu 家族中的独特地位。 一方面，quadro gp100 回归到英伟达 quadro 的产品线中。 它是灵活的万金油，能做所有事情——图形和计算——包括 tesla 显卡无法提供的功能，这些之前都是由 quadro k...
高性能计算卡Tesla K20简介
简介tesla k20是由nvidia公司研发，用于服务器高性能计算的一款gpu，是tesla品牌下的一个产品。 nvidia研发的高性能计算产品tesla k20，基于开普勒...nvidia旗下三大显卡品牌geforce和quadro和tesla。 geforce定位于游戏影音，quadro定位于图形设计，tesla定位于服务器高性能计算。 性能要求逐步增强...
机器购买及游戏部署相关问题
端游x86架构云游戏实例 型号处理器主频显卡vgpu内存gpu性能s1-小型云游戏实例2.5ghz14 t4 vgpu4核8gb2 tf sp 30t int8m1-中型云游戏实例2.5ghz12 t4 vgpu8核16gb4 tf sp 65t int8l1-大型云游戏实例2.5ghztesla t416核32gb8.1 tf sp 130t int8 说明：gpu 性能的主要指标为 gpu 的浮点运行能力。 tf 代表 t flops...
计费说明
云游戏实例规格端游 x86 架构云游戏实例 型号处理器主频显卡vgpu内存gpu性能s1-小型云游戏实例2.5ghz14 t4 vgpu4核8gb2 tf sp 30t int8m1-中型云游戏实例2.5ghz12 t4 vgpu8核16gb4 tf sp 65t int8l1-大型云游戏实例2.5ghztesla t416核32gb8.1 tf sp 130t int8 说明：gpu 性能的主要指标为 gpu 的浮点运行能力...
显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn区别？
tesla的k型号卡为了高性能科学计算而设计，比较突出的优点是双精度浮点运算能力高并且支持ecc内存，但是双精度能力好在深度学习训练上并没有什么卵用，所以tesla系列又推出了m型号来做专门的训练深度学习网络的显卡。 需要注意的是tesla系列没有显示输出接口，它专注于数据计算而不是图形显示。 最后一个geforce的...
python查看显卡gpu信息
nvmlsystemgetdriverversion()#显卡驱动版本driver version:304.00>>> devicecount = nvmldevicegetcount()#几块显卡>>> for i inrange(devicecount):... handle = nvmldevicegethandlebyindex(i)... print device, i, :, nvmldevicegetname(handle) #具体是什么显卡... device 0 : tesla c2070 >>> nvmlshutdown()...
显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？
tesla的k型号卡为了高性能科学计算而设计，比较突出的优点是双精度浮点运算能力高并且支持ecc内存，但是双精度能力好在深度学习训练上并没有什么卵用，所以tesla系列又推出了m型号来做专门的训练深度学习网络的显卡。 需要注意的是tesla系列没有显示输出接口，它专注于数据计算而不是图形显示。 最后一个geforce的...
关于英伟达显卡命名的姿势
按时间顺序依次是tesla, fermi, kepler， maxwell, pascal。 显卡系列：根据使用场景的不同，分成geforce, quadro, tesla。 geforce用于家庭和个人电脑，包括游戏和娱乐等; quadro用于工业渲染、艺术设计，工作站等场合。 而tesla用于科学计算，深度学习加速等场景。 当然这三者的使用场景并没有严格的边界，想...
docker19.03使用NVIDIA显卡
serial --format=csvindex, name, uuid, serial0, tesla p4,gpu-fa974b1d-3c17-ed92-28d0-805c6d089601, 0325017070224待验证，因为我现在没有gpu机器---已经验证完成，按照上述操作可以在docker里面成功的驱动nvidia显卡...
NVIDIA把消费级显卡拒绝在数据中心门外
英伟达消费级显卡相信大家都不陌生，如主流的gtx 1060ti、高端的gtx 1080 ti以及超高端旗舰级的 titan 系列等。 但是还有一种 quadro 系列运算卡，专门用于数据计算，价格十分高昂，普通消费者一般也用不到。 但这并没有难倒普通的消费者，由于消费者级显卡 geforce 和企业级显卡如 quadro 和 tesla 架构相似...
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...
飙涨70倍！高端GPU在京东卖疯了，万元显卡为何分分钟抢光？
△ nvidia ceo黄仁勋(来自网上的调侃图)如果你关注人工智能行业，可能已经多少猜到，高端显卡的销量猛涨，与深度学习的爆发密不可分。 去年alphago不断的掀起深度学习的波澜，还记得么？ 实际上，量子位也通过可靠渠道证实，京东的高端显卡基本出货给了深度学习的开发者。 这里说的高端显卡，除了titan还包括tesla...
AMD披露下一代7nm Vega显卡 专攻机器学习
nvidia新架构这些年也总是优先用于高性能计算、机器学习等领域，比如volta架构首发就是tesla v100，最近又带来了专业性质的titan v，不过它们的工艺都是12nm，相比于7nm vega要差一个时代。? 7nm vega之后将是下一代新架构navi，不过工艺还是7nm，再往后的next-gen尚未公布代号，工艺7nm+，预计在2020年左右诞生...
禁止GeForce显卡跑深度学习，英伟达在盘算什么？
tesla k80报价3399美元，国内售价一般在40000元左右。 tesla p100报价5150美元，国内售价一般在50000元左右。 日本媒体在报道这件事的时候，能明显感觉到他们情绪很激动。 wirelesswire news写道：“为什么学生实验和缺乏实际应用的商业研究需要支付10倍的费用？ 将用于游戏的gpu用在数据中心，价格就要涨10倍，这是...
深度分析NVIDIA A100显卡架构（附论文&源码下载）
a100 tensor core gpu具有108条短信息，峰值fp64吞吐量为19.5tflops，是tesla v100的2.5倍。 ?4、a100 gpu引入了细粒度结构稀疏性新精度的引入是a100的深度学习运算效率提高的关键之一。 而另一个运算效率提高的关键是第三代tensor core的结构化稀疏特性，稀疏方法是指通过从神经网络中提取尽可能多不需要的参数，来...
容器化 TensorFlow GPU 环境搭建
基础环境信息cpu：intel xeon e5-2699 v4 显卡：nvidia tesla p100 操作系统：centos 7.4基础环境验证验证系统是否能正常识别 gpulspci | grep -invidia正常应该显示 nvidia 显卡的型号，没有任何显示需要更新pci硬件库 update-pciids安装 nvidia显卡驱动1、安装或更新相关包yum -y updateyum -y groupinstall gnome ...
深度学习入门指北——从硬件到软件
图一 英伟达tesla系列显卡注意 gpu的选择大多数的深度学习从业者并不需要直接通过编程来操控 gpus，而是使用一些诸如 pytorch 或 tensorflow 这样的软件包来实现的。 但是为了能够高效地使用这些软件包，我们必须购买正确的 gpu，而这几乎就等价于我们需要购买英伟达出产的 gpu（http:t.cnzjyolu1）。 cuda（http:t...
干货 | 深度学习入门指北——从硬件到软件
图一 英伟达tesla系列显卡注意 gpu的选择大多数的深度学习从业者并不需要直接通过编程来操控 gpus，而是使用一些诸如 pytorch 或 tensorflow 这样的软件包来实现的。 但是为了能够高效地使用这些软件包，我们必须购买正确的 gpu，而这几乎就等价于我们需要购买英伟达出产的 gpu。 cuda 和 opencl 是当前用来实现 gpu ...
配置深度学习主机与环境（TensorFlow+1080Ti） | 第一章：硬件选购与主机组装
titan xp、1080ti、titan、1060与tesla系列，深度学习模型对参数精度要求并不高，因此除非土豪，可以排出tesla系列显卡。 在金钱允许但非土豪的情况下，1080ti是目前最佳的选择。 在显卡的选购过程中，肯定会遇到公版与非公版的选择问题。 虽然非公版的散热较好，且自带超频，但考虑到系统的稳定性与兼容性，建议还是...
