GPU运算主机优势

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GPU计算的十大质疑——GPU计算再思考

作者：陈晓炜   原文链接：http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html 作者：Dr. Vincent Natol
阿里云柳璃 10年前 2019

从主机到深度学习集群：IBM的语音之路

作为深入学习应用的一部分，语音识别和机器翻译领域已经产出了大量的工作，像我们所熟知的百度、Google和腾讯在这方面都有很多令人熟知的成果。虽然应用本身就是很有意思了，但更值得我们去研究的是当人们对于一些最难的机器学习问题有最新的思考时，研究人员是如何通过调整
沉默术士 7年前 1410

《CUDA C编程权威指南》——1.2节异构计算

本节书摘来自华章社区《CUDA C编程权威指南》一书中的第1章，第1.2节异构计算，作者[美]　马克斯·格罗斯曼（Max Grossman）　，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.2　异构计算 最初，计算机只包含用来运行编程任务的中央处理
华章计算机 7年前 1599

《OpenACC并行编程实战》—— 第2章 OpenACC概览 2.1 OpenACC规范的内容

本节书摘来自华章出版社《OpenACC并行编程实战》一 书中的第1章，第1.2节，作者何沧平，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 OpenACC概览 2007年出现的CUDA C/C++语言引爆了GPU通用计算热潮，但编程比较麻烦
华章计算机 7年前 1767

CUDA实践指南（二）

在支持CUDA的设备上运行什么？ 确定应用程序的哪些部分在设备上运行时应考虑以下问题： 该设备非常适合可同时并行运行在多个数据元素上的计算。 这通常涉及大数据集（例如矩阵）的算术，其中可以同时在数千甚至数百万个元素上执行相同的操作。 这是CUDA良好性能的要
night李 6年前 1007

云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践

目录 云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践 云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践 1 MXNet 简介 1.1 MXNet特点 MXNet是一个全功能，灵活可编程和高扩展性的深度学习框架。所谓深度学习，顾名思义，
撷峰 6年前 3477

【F3使用场景】F3经典使用场景

1. 人工智能深度学习客户，推理应用 最近两年，人工智能在全球掀起了巨大的应用热潮，除了互联网巨头，如Google，Facebook，Alibaba之外，涌现出众多的Start up公司，也都逐渐成为行业翘楚。 在人工智能技术方案选择上，GPU无疑是现阶段的
孟蓁蓁 6年前 15675

关于Numba你可能不了解的七个方面

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 我最喜欢的事情之一是与人们谈论GPU计算和Python。 Python的生产力和互动性与GPU的高性能结合是科学和工程中许多问题的杀手。 有几种使用GPU加速Python的方法，但我
【方向】 7年前 13404

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