CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。

0. 配置

1. 显卡

以 GeForce Gtx 1050 不同型号为例,其性能清单基本如下:

重点关注的参数:

  • NVIDIA CUDA Cores,CUDA 核心数;

2. CUDA GPUS

查看不同系列和类型的 GPU(显卡) 对 CUDA 的兼容和计算能力:CUDA GPUs | NVIDIA Developer

NVIDIA 旗下的显卡系列:

  • Tesla
  • Quadro
  • NVS
  • GeForce

NVIDIA 显卡与 CUDA 在深度学习中的应用的更多相关文章

  1. [笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程 V0.2

    之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础im ...

  2. 深度学习中GPU和显存分析

    刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu. ...

  3. CUDA上深度学习模型量化的自动化优化

    CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数 ...

  4. 深度学习中的Data Augmentation方法(转)基于keras

    在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augm ...

  5. 深度学习中优化【Normalization】

    深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization?     深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重 ...

  6. 深度学习中dropout策略的理解

    现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象. 首先了解一下dropout的实现原理: 这些理论的解释在百度上有很多.... 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参 ...

  7. 深度学习中交叉熵和KL散度和最大似然估计之间的关系

    机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系,查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的. 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论 ...

  8. 关于深度学习中的batch_size

    5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个 ...

  9. 深度学习中Dropout原理解析

    1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题 ...

随机推荐

  1. UVA 10340 - All in All 水~

    看题传送门 Problem E All in All Input: standard input Output: standard output Time Limit: 2 seconds Memor ...

  2. (转)yum & wget代理设置

    转自 http://www.cnblogs.com/windows/archive/2012/12/14/2817533.html   yum  配置代理服务器访问要设置所有 yum 操作都使用代理服 ...

  3. OC学习篇之—写类别(类的扩展)

    首先我们来看一下场景,如果我们现在想对一个类进行功能的扩充,我们该怎么做? 对于面向对象编程的话,首先会想到继承,但是继承有两个问题: 第一个问题:继承的前提是这个类可以被继承,因为在Java中有些类 ...

  4. Android 利用an框架快速实现夜间模式的两种套路

    作者:Bgwan链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22520818来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 网上看到过大多实现夜间模 ...

  5. JavaScript的String对象的属性和方法

    ---恢复内容开始--- 属性: length              字符串的长度 prototype         字符串的原型对象 constructor       字符串的构造函数,会返 ...

  6. JAVA SkipList 跳表 的原理和使用例子

    跳跃表是一种随机化数据结构,基于并联的链表,其效率可比拟于二叉查找树(对于大多数操作需要O(log n)平均时间),并且对并发算法友好. 关于跳跃表的具体介绍可以参考MIT的公开课:跳跃表 跳跃表的应 ...

  7. php面试题10(复习)

    php面试题10(复习) 一.总结 复习 二.php面试题10 21.谈谈 asp,php,jsp 的优缺点(1 分)(asp要钱,jsp学习成本大)答:ASP 全名 Active Server Pa ...

  8. php 模拟post的新发现,重点在最后的新方法

    最近两天项目需要,由于服务器正在开发,客户端进度稍快一些,没有服务器进行联调.因此我重操旧业,用PHP快速的写了一些web页面,算是当测试桩程序了,七八个web接口,基本上5到6个小时搞定了.由于当前 ...

  9. 关于 rman duplicate from active database 搭建dataguard--系列一

    关于 rman duplicate from active database.详细操作实际为backup as copy .会拷贝非常多空块.对于那些数据库数据文件超过100G的都不是非常建议用:在非 ...

  10. 开源 免费 java CMS - FreeCMS1.9 会员管理

    项目地址:http://www.freeteam.cn/ 会员管理 1. 会员管理 从左側管理菜单点击会员管理进入. 2. 加入会员 在会员列表下方点击"加入"button. 填写 ...