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在GPU上进行深度学习

Deep Learning on GPU

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DGX-1具有相当大的功能。 但是,使用它时,我仅使用八张卡之一中的34%。 我可能会错过一些要点和调整吗? 我知道我无法并行化所有内容,有一个上限。 但老实说,我希望有更好的表现。

我正在运行预装了tensorflow的nvidia-docker。 运行的脚本来自dennybritz,使用非常好。 我只给码头工人一张卡。 由于它没有利用整张卡,所以我没有给他第二张卡。 这会有什么好处吗? 当然,我可以运行多个实例并选择最佳实例。 但是当我可以访问170TFLOPS时,我宁愿早日得到结果。

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2 在没有深度学习框架的情况下运行 GPU 进行计算

我在编写卷积神经网络时不使用 Tensorflow 或 Pytorch 等框架。 我使用 Windows 10 和 Anaconda。 现在,我有这样的功能 现在,看起来所有的计算都是通过 CPU 完成的。 我希望这些函数使用 GPU 来处理它们的计算,我认为这是深度学习的一大优势。 为此 ...

3 如何共享一个GPU深度学习服务器?

对于我们的开发团队,我们希望为他们的深度学习/培训任务构建一个中央GPU服务器(使用一个或多个强大的GPU,而不是为每个拥有自己的GPU的团队成员配置多个工作站)。 我想这是一个常见的设置,但是我不确定如何使多个团队成员同时使用此GPU共享。 我们使用Tensorflow / Keras和Pytho ...

4 在云端调度 GPU 以训练深度学习模型

有些人拥有自己的云 VM 实例来完成他们的任务。 目前,当我们想要训练我们的深度学习模型时,我们可以附加 GPU。 但是我一次只能使用 1-2 个 GPU。 所以,我想建立一个调度机制,一旦 GPU 空闲,它就会开始训练我的模型。 我们如何做同样的事情? 一种解决方案可能是制作一个带有附加 GPU ...

7 为什么深度学习需要 GPU?

正如问题已经暗示的那样,我是深度学习的新手。 我知道模型的学习过程在没有 GPU 的情况下会很慢。 如果我愿意等待,如果我只使用CPU可以吗? ...

8 在购买GPU进行深度学习时需要帮助

我处于要用于学习的深度学习机器的决策阶段。 我希望您的指南在云/内部部署之间选择最有价值的GPU。 PS。 现在,我以Kears Cifar10_cnn为例评估AWS中各种GPU和云GPU的性能。 以下是其中一些的1 EPOCH结果。 特斯拉K80-22秒 特斯拉v ...

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