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

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

OpenPAI:大规模人工智能集群管理平台 2018年5月22日,在微软举办的“新一代人工智能开放科研教育平台暨中国高校人工智能科研教育高峰论坛”上,微软亚洲研究院宣布,携手北京大学.中国科学技术大学.西安交通大学和浙江大学四所国内顶尖高校共建新一代人工智能开放科研教育平台,以推动中国人工智能领域科研与教育事业的发展.作为由微软亚洲研究院为该平台提供的三大关键技术之一,Open Platform for AI(OpenPAI)也备受瞩目. 事实上,随着人工智能技术的快速发展,各种深度学习框架层出

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

1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. Mask R-CNN(https://github.com/matterpo

深度学习越加火热,但是,很多实验室并没有配套的硬件设备,让贫穷的学生党头大 经过网上大量的搜罗,我整理了适合学生党的深度学习解决方案.利用Colab + Kaggle两大免费的GPU环境,让深度学习变得简单. Colab Google Colab提供了免费K80的GPU,通过Google Drive就可以很好的白嫖一波了,配置教程 通过下载Google备份与同步到本地端,就可以实现数据的同步,保证了较大量的数据集在云端和本地端直接的无差错传输 通过这一同步,在本地端修改代码,可以在1分钟之内就同

架构师小组交流会是由国内知名公司技术专家参与的技术交流会,每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享.第一期:来自沪江.滴滴.蘑菇街.扇贝架构师的 Docker 实践分享 第二期:来自滴滴.微博.唯品会.魅族.点评关于高可用架构的实践分享 第三期:京东.宅急送的微服务实践分享(上)(下) 第四期小组交流会邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩 我是宫恩浩,现在在斯

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi

原文:https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning 项目名称 Stars 项目介绍 TensorFlow 29622 使用数据流图计算可扩展机器学习问题. Caffe 11799 Caffe是一个高效的开源深度学习框架. Neural Style 10148 Torch实现的神经网络算法. Deep Dream 9042 Deep Dream,一款图像识别工具. Keras 7502 一款Python实现的深度学习库,包括卷积神经网络.递归神经

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star

来自吉浦迅科技 整理发布 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTE3Nzk4MQ==&mid=2651231163&idx=1&sn=d48b4480da3481de8ae20e78b1ee22df&scene=23&srcid=0605uZ1nd6QlqnK6AJdMlZkI#rd 第五名:Tesla K80 Tesla --英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌,以性能高.稳定性强,适用于长时间高强度计算著称. Tesla K8

github上热门深度学习项目 项目名 Stars 描述 TensorFlow 29622 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算. Caffe 11799 Caffe:深度学习的快速开放框架. [Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) 10148 火炬实现神经风格算法. Deep Dream 9042 深梦. Keras 7502 适用于Python的深度学习库.Convnets,递归神经网络等等.在Theano和Tens

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

1. 登录https://portal.azure.com 2. 点击"+创建",在弹出的页面搜索"deep learning toolkit for the DSVM",并选择: 3. 在弹出的窗口点击"创建",(默认为"资源管理器模式")进入参数设置页 4. 首先设置基本参数,包括虚机的名称.登录名称.登录密码.订阅.资源组以及位置,目前只有South Central US,East US,West Europe,Sout

近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩.在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练.一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练.然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包. DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community)是由一群极客发起的组织,主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具.近来流

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

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