7000的价格, 5.5T FP, 75W不到的功耗,性能接近M40,敢问目前有哪个量产的FPGA能做到?还不算开发和维护的难度...KU115光PCIE+DMA+DDR4 controller+AXI interconnect就占了接近40%,而AX又不原生支持定点,集体歇菜.

虽然FFmpeg本身有cuvid硬解,但是找不到什么好的资料,英伟达的SDK比较容易懂,参考FFmpeg源码,将NVIDIA VIDEO CODEC SDK的数据获取改为FFmpeg获取,弥补原生SDK不能以流作为数据源的不足.所用SDK版本为Video_Codec_SDK_7.1.9,英伟达官网可下载. 1.修改数据源 首先是FFmpeg的一些常规的初始化 bool VideoSource::init(const std::string sFileName, FrameQueue *pFram

目录 服务器选型 NVIDIA GPU驱动安装 cuda和cudnn的安装 cuda安装 cudnn的安装 tensorflow-gpu安装 最近给公司部署一套深度学习相关的环境,以tensorflow为框架.简单整理下整个的部署过程. tensorflow官方网站:https://www.tensorflow.org 服务器选型 我们的tensorflow是基于gpu的版本,使用的是tensorflow-gpu 1.12.0版本.既然是gpu的版本,那么首先得需要一个带有gpu的服务器.我们这

前段时间做英伟达硬解得时候,显卡总是莫名挂掉,后来发现是因为显卡温度过高掉了.这几天找到CUDA中有NVML工具可以查看显卡信息,nvidia-smi也是基于这个工具包. 使用的CUDA版本为CUDA 8.0 . 1.给程序添加NVML 安装CUDA之后可以找到如下: 图1.NVML的例子 这里面包含的是NVML的一个例子.我的系统是64位的,可以找到NVML的lib和头文件如下: 图2.NVML的lib文件 图3.NVML头文件 在工程中包含NVML.我是新建的CUDA 8.0 Runtime

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,

Tesla V100# ARCH= -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70] GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060, GTX 1050, GTX 1030, Titan Xp, Tesla P40, Tesla P4# ARCH= -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_61,code=compute_61 GP100/Tesla P100 –

附上代码加数据地址 https://github.com/Liuyubao/transfer-learning ,欢迎参考. 一.Inception-V3模型 1.1 详细了解模型可参考以下论文: [v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error http://arxiv.org/abs/1409.4842 [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Re

NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核,既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件,又能产生前向兼容的 PTX 版本. 每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本,并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容. 例如,针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备,但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备. 基于这个原因,为了确保与应用程序发布后引入的 GPU 架构的向前兼容性,建议所有应用程序都包含其内核的 PTX 版本. 注意:C

目录 简介 GPU驱动 Nvidia-docker Nvidia-device-plugin 在Kubernetes上运行GPU应用 附录 简介 伴随着人工智能技术的发展,机器学习的应用场景越来越广泛 深度学习的实现,需要多种技术进行支撑,比如服务器.GPU.集群.集群管理调度软件.深度学习框架.深度学习的具体应用等 随着Kubernetes的兴起,越来越多的训练任务也都直接运行在Kubernetes之上,这些基于GPU的应用也为Kubernetes的应用管理带了一定的挑战 我也一直在致力于推动

star@xmatrix:~/Anaconda$ star@xmatrix:~/Anaconda$ conda create -n wind1 python=3.6Solving environment: done ==> WARNING: A newer version of conda exists. <==  current version: 4.4.10  latest version: 4.8.0 Please update conda by running $ conda upda

star@xmatrix:~$ lshwWARNING: you should run this program as super-user.xmatrix                       description: Computer    width: 64 bits    capabilities: vsyscall32  *-core       description: Motherboard       physical id: 0     *-memory         

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加

此教程是介绍于 CentOS 7 以上的 Linux 系统中安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit .此文中以 CentOS 7.4 64 bit 为例,显卡型号为 NVIDIA Tesla P4,CUDA 9.0,所有操作在终端以 root 身份运行 .1 先安装好 Linux CentOS 7.4 操作系统,建议直接 minimal installation,也就是大部分包都不安装,桌面也不需要.2 查看系统内核版本# uname -r3.10.0-693.el7.x86_

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

也真够折腾的. 事件背景:为了一个光流的提取处理,本来是3.1的opencv在include一些模块上出错,原因是opencv3.0以上的版本对模块进行了再分离,要contribute,但是contribute后还是解决不了,所以,选了2.4.11(因为之前在Windows下用过,知道哪些函数能调用). 这时在make的时候出现了类似nvcc warning : 的问题,然后就按照(http://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/51392804

因有需求需要改动centos7中的CUDA(更新到10)和GUP 的driver(更新到410)的版本. 事先需要查看原版本的信息,使用nvidia-smi可以查看driver的版本信息(最新的也显示CUDA的版本信息):使用nvcc –version查看CUDA的信息. 服务器的基本配置是:CUDA的原始版本是9.1.85,driver的原始版本是390.46,GPU的型号是Tesla P4,系统是centos7.(网上的教程说是先更新CUDA再更新driver,我也是按照上述步骤来的.) 首

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

摘要: 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. 在硅谷举办的2019年NVIDIA GPU技术大会(GTC)上,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. 在该实例发布之前,业内均采用以单颗物理GPU为单位的

ACK Serverless(Serverless Kubernetes)近期基于ECI(弹性容器实例)正式推出GPU容器实例支持,让用户以serverless的方式快速运行AI计算任务,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率. AI计算离不开GPU已经是行业共识,然而从零开始搭建GPU集群环境是件相对复杂的任务,包括GPU规格购买.机器准备.驱动安装.容器环境安装等.GPU资源的serverless交付方式,充分的展现了serverless的核心优势,其向用户提供标准化而且“开箱即用

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