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. AE中Shapefile文件添加到SDE数据集

    linder_lee 原文 AE中Shapefile文件添加到SDE数据集(c#) 主要完成用C#,通过AE将本地Shapefile文件导入到SDE的指定数据集下面. 首先说下思路: (1) 通过Op ...

  2. IOS自动化测试 UIAutomation

    一.通过Xcode工具编写运行测试脚本 说明:如果是在IOS模拟器上运行测试用例,需要有被测试应用的源代码才有权限把应用安装到模拟器中,当前示例中使用了自己编写的一个简单Iphone应用,大家也可以直 ...

  3. 键盘钩子监测按键后,获取键码及按键名称(MFC)

    LRESULT CALLBACK LowLevelKeyboardProc(int nCode,WPARAM wParam,LPARAM lParam){ if(nCode ==HC_ACTION & ...

  4. php替换空格(php函数的设计思路)

    php替换空格(php函数的设计思路) 一.总结 1.替换和也是先查找了再替换,截取的话就是先查找到再截取 2.设计函数的时候按照的是缺省参数在后,核心东西在前的思路来设计函数的:查找的话是$sear ...

  5. Java 学习(21):Java 实例

    Java 实例 本章节我们将为大家介绍 Java 常用的实例,通过实例学习我们可以更快的掌握 Java 的应用. Java 环境设置实例 //HelloWorld.java 文件 public cla ...

  6. kernel build & preempt-rt patch & xenomai

    提前准备好 linux 内核源代码,假设是 x86 系统.能够去下载原生内核(Vanilla kernel): wget https://www.kernel.org/pub/linux/kernel ...

  7. iOS开发Quzrtz2D 十:圆形图片的绘制以及加边框圆形图片的绘制

    一:圆形图片的绘制 @interface ViewController () @property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *imageV; @en ...

  8. Lucene学习总结之一:全文检索的基本原理 2014-06-25 14:11 666人阅读 评论(0) 收藏

    一.总论 根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html 定义: Lucene 是一个高效的,基于Java 的全文检索库. 所以在了解Lucene之前要 ...

  9. 【搜索引擎Jediael开发笔记】v0.1完整代码 2014-05-26 15:17 463人阅读 评论(0) 收藏

    详细代码请见 E:\Project\[重要]归档代码\SearchEngine归档代码 或 https://code.csdn.net/jediael_lu/jediael/tree/10991c83 ...

  10. pandas 时间序列分析(一)—— 基础

    0. 以时间作为序列的索引 >> from datetime import datetime >> dates = [datetime(2011, 1, i) for i in ...