如何挑选深度学习 GPU? 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验.因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策.那么2020年,如何选择合适的GPU呢?这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考. 1 是什么使一个GPU比另一个GPU更快? 有一些可靠的性能指标可以作为人们的经验判断.以下是针对不同深度学习架构的一些优先准则: Convolutional networks and Transfo

谷歌出品的Colab笔记本,机器学习界薅羊毛神器,如今又有了新福利: 连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来. 英伟达的Tesla T4,是去年秋天才发布的新款GPU,专为AI推理任务进行了优化.它基于最新图灵架构,半精度浮点运算(FP16)峰值性能65 TFlops,4位整数运算(INT4)峰值性能260 TOPS.包含2560个CUDA核心,320个图灵张量核心,支持多精度推理. 谷歌云就是它的第一个大客户,2019年1月就用上了.GCP(Go

Tesla T4视频编码性能分析 从开普勒开始的所有 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码: GPUs 支持完全加速的硬件视频解码.最近发布的图灵硬件提供了张量核心和更好的机器学习性能,但新的 GPU 还加入了新的多媒体功能,如改进的 NVENC 单元,以在视频编解码器中提供更好的压缩和图像质量. 看一看图灵设计的新的 NVENC 单元的性能和质量. NVENC 性能测试设置 H.264 出现于 15 年前,已经成为一种无处不在的视频编码标准.它已经成为业界最重要和最广泛的编解码

http://anandtech.com/show/2549 Now that NVIDIA’s has announced its newest GPU architecture (the GeForce GTX 200 series), interesting architectural details are popping up on the web. The best writeup I’ve found is by AnandTech. In the past, such detai

原文地址: https://blog.csdn.net/m0_37462765/article/details/74394932 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/yiran103/article/details/78532855———————————————— 英伟达gtx不仅可以用来玩游戏,就深度学习任务而言,gtx具备的算力并不亚于tesla专业显卡.并且,游戏卡的价

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV

查询网址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 使用,makefile文件实例: GPU= CUDNN= OPENCV= OPENMP= DEBUG= ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \ -gencode arch=compute

1-基本概念 显存带宽     是指显示芯片与显存之间的数据传输速率,它以字节/秒为单位.显存带宽是决定显卡性能和速度最重要的因素之一. 2-常见GPU性能参数 GPU型号 单卡显存 cuda 计算能力对比(官方) 单精度性能 (FP32) cuda核数量 显存带宽 GB/秒 最大功耗W 价格 Tesla P4 8G 6.1 5.5 2560 192 75 1.6W Tesla P40 24G 6.1 12 3840 346 250 5.5W Tesla P100 16G 6.0 10.6 35

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/78730158 即将进入 2018 年,随着硬件的更新换代,越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的难题.正如我们所知,机器学习的成功与否很大程度上取决于硬件的承载能力.在今年 5 月,我在组装自己的深度学习机器时对市面上的所有 GPU 进行了评测.而在本文中,我们将更加深入地探讨: 为什么深度学习需要使用 GPU GPU 的哪种性能指标最为重要 选购 GPU 时有哪些坑需

阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务.适用于云游戏.VR/AR.AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景,更细粒度的GPU计算服务. 轻量级GPU云服务器是什么? 轻量级GPU云服务器是一种新的GPU云服务器规格族,是通过公共云的GPU虚拟化技术将分片虚拟化后的GPU资源以虚拟GPU的形式安装在GPU云服务器实例中.与常规GPU云服务器的区别在轻量级

NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的

目录 背景 使用 Docker Client 调用 GPU 依赖安装 安装 Docker 安装 NVIDIA Container Toolkit¶ --gpus 用法 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 使用 NVIDIA/go-nvml 获取 GPU 信息 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 背景 深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作,尤其是在多个用户共享的服务器上.虽然conda集成了virtualenv这样的工具用来隔离不同的依赖环境,但这种解决方

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

可参考Windows安装Theano官方教程: http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows 但是内容太多,不看也罢,很多软件已经不需要配置,或者是冗余的.如果你恰好和我一样都是Windows系统,Nvidia带GPU显卡,且你安装的时间离现在2016/02/03的日子还比较近,那么按照下面的顺序装机吧: 1. 安装Nvidia显卡驱动,官网: http://www.nvidia.cn/D

今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 可用设备为: [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 26

系统环境 系统:win7_x64; matlab版本:matlab2017b试用版: GPU:NVIDIA GeForce GTX 960: 问题描述: 第一次使用深度学习实现代码,运行的是matlab的example,出现以下问题: 原因: 由于电脑运行运行大型游戏或程序,都会由集显切换到独显,以满足运行需求,这个切换的过程也可能会引这个情况的出现,可以进行设置一下,看问题是否解决: 本人的电脑含有CPU和GPU,平常都是CPU运行的,本文代码需要GPU才能运行,故应将图像处理器切换到高性能N

目录 Tensorflow-GPU 环境条件 现有硬件 现有软件 硬件要求 软件要求 步骤 0.Visual studio 1.下载安装显卡驱动 2.下载对应版本 CUDA 3.安装配置 cuDNN 4.安装 TensorFlow GPU 支持版本 Tensorflow-GPU > TensorFlow 包版本:tensorflow-gpu 1.13.1 环境条件 现有硬件 电脑:华硕笔记本,FX50J 显卡:NVIDIA GeForce GTX 950M 现有软件 Windows 10家庭中文

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

Theano之使用GPU 英文版本:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html          using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CU