量子位 | 舒石 李林 发自 凹非寺 △ TITAN X Pascal在京东上很快销售一空 “信丨仰丨升丨级!” 今天午夜0点,英伟达(NVIDIA)TITAN X Pascal显卡,再次在京东“开启
【新智元导读】深度学习计算该买哪款GPU,选择哪个平台?这篇文章为你提供对比指南。 购买用于运行深度学习算法的硬件时,我们常常找不到任何有用的基准,唯一的选择是买一个GPU然后用它来测试。现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达,但其中也有很多选择:是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell,又或是GTX 1080?本文中我们对几个最常见的英伟达GPU以及最常用的一些深度学习算法进行了基准测试。软件方面,我们比较了最近发布的四个开源深度学习库:Tensorflow
今天我们讨论的是一篇2017年2月份由Intel发表的论文,在文章结尾,我们会总从当前这个时间点来回看一下这篇论文的观点。
章翻译自: Which GPU(s) to Get for Deep Learning(http://t.cn/R6sZh27) 深度学习是一个计算需求强烈的领域,GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下,等待一个实验完成往往需要很长时间,可能是运行一天,几天,几个月或更长的时间。因此,选择一个好的,合适的GPU,研究人员可以快速开始迭代深度学习网络,几个月的实验可以在几天之内跑完,几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此,在购买GPU时,正确的选择至关重要。那么应该如何选择适
有外媒透露NVIDIA计划在今年发布其新世代基于12nm工艺的Volta架构GPU,但Fox Bussiness说NVIDIA的下一代显卡(GTX20系列)依然会使用Pascal架构,以及通用计算超算、机械学习、人工智能等方面。Volta架构GPU将会由台积电代工,基于改良过的12nm FinFET工艺。 之前我们也提过今年NVIDIA会推出Volta架构的新GPU,但会被用在NVIDIA与IBM联合打造的超级计算机算上,基于Volta架构的GeForce游戏显卡的具体上市时间仍未公布,但看到Pascal架
导语:Pedro Gusmão 等人对于英伟达的四种 GPU 在四种不同深度学习框架下的性能进行了评测。本次评测共使用了 7 种用于图像识别的深度学习模型。 第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试,可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。 第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的 mini-batch 效率。根据以往经验,更大的 mini-batch 意味着更高的模型训练效率,尽管有时会出现例外。在本文的最后我们会对整个评测进行简
选自add-for 作者:Pedro Gusmão 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 最近,Pedro Gusmão 等人对于英伟达的四种 GPU 在四种不同深度学习框架下的性能进行了评测。本次评测共使用了 7 种用于图像识别的深度学习模型。 第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试,可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。 第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的 mini-batch 效率。根据以往经验,更大的 mini-ba
深度学习是一个计算需求强烈的领域,您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下,这可能看起来像是等待实验结束的几个月,或者运行一天或更长时间的实验,只是看到所选参数已关闭。 有了一个好的,坚实的GPU,人们可以快速迭代深度学习网络,并在几天而不是几个月,几小时而不是几天,几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此,在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GPU呢?这个博客文章将深入探讨这个问题,并会借给你的建议,这将有助于你做出适合你的选择。 拥有高速GPU是开始学
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 简单通知一下,英伟达再次发布了TITAN Xp,接替了之前大概属于1080 Ti的“卡皇”地位。需要提醒的是,TITAN X去年用上Pasc
选自Nextplatform 作者:Linda Barney 参与:李泽南、晏奇、黄小天、吴攀 FPGA 会随着深度学习的发展占领 GPU 的市场吗?英特尔的研究人员对目前最好的两种芯片做了对比。 社交媒体和物联网正持续不断地以指数级方式产出语音、视频、图像等数字数据,这带动了对于数据分析(让数据变得可理解与可执行)的需求。数据分析经常依赖于机器学习(ML)算法。在众多机器学习算法中,深度卷积神经网络在重要的图像分类任务中具有当前最高的精确度,因而被广泛采用。 在最近的「2017 现场可编程门阵列国际大会(
除了高性能计算,GPU自身具备的高并行度、矩阵运算与强大的浮点计算能力非常符合深度学习的需求。它可以大幅加速深度学习模型的训练,在相同精度下能提供更快的处理速度、更少的服务器投入以及更低的功耗。小编结合工作中客户咨询的经验,总结出英伟达5大热门机器学习用GPU卡。 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 K80 双GPU 加速器可透过一卡双 GPU 提供双倍传输量,内置24G
问耕 编译整理 量子位·QbitAI 报道 在最近的FPGA国际研讨会(ISFPGA)上,英特尔加速器架构实验室(AAL)的Eriko Nurvitadhi博士,发表题为《Can FPGAs beat GPUs in Accelerating Next-Generation Deep Neural Networks》的报告,分享了英特尔的最新研究。 这一研究,主要评估在DNN(深度神经网络)算法领域,两代英特尔FPGA(Intel Arria10和Intel Stratix 10),与NVIDIA TITA
【新智元导读】英特尔加速器架构实验室的Eriko Nurvitadhi 博士以最新的 GPU 为参照,对两代 Intel FPGA 上新兴的DNN算法进行了评估,认为新兴的低精度和稀疏DNN算法效率较之传统的密集FP32 DNN有巨大改进,但是它们引入了GPU难以处理的不规则并行度和定制数据类型。相比之下,FPGA正是设计用于在运行不规则并行度和自定义数据类型时实现极端的可定制性的。这样的趋势使未来FPGA成为运行DNN、AI和ML应用的可行平台。 来自社交媒体和互联网的图像、视频和语音数字数据的持续指数
新一代NVIDIA“帕斯卡”(Pascal)架构显卡即将发布,各种传言也如火如荼,最近网络上流传一张图揭露全新的Geforce X家族,包含了基于GP104的X80、基于GP100的X80 ti和X8
AI 科技评论消息,不久前,NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构——Turing(图灵),黄仁勋称Turing架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃。Turing架构的两大重要特性便是集成了用于光线追踪的RT Core以及用于AI计算的Tensor Core,使其成为了全球首款支持实时光线追踪的GPU。
我们想用机器做越来越多的事,我们能做的、不能做的、懒得做的……统统都想让机器代劳。“人工智能”——已经不再是科幻电影里的事,Google、Microsoft、斯坦福大学……那些你所能想象到的知名企业、
阅读原文有学习资源分享。 导语:FPGA 在加速下一代深度学习方面能击败GPU吗? 许多图像、视频和语音来自社交媒体和物联网等数据源,这些内容的数字数据继续急剧增长,从而促使企业界需要分析技术让这些数据易于理解、具有实用性。 数据分析常常依赖机器学习算法。在诸多机器学习算法中,深度卷积神经网络(DNN)为重要的图像分类任务提供了最高的准确度,因而得到了广泛采用。 在可编程门阵列国际研讨会(ISFPGA)上,来自英特尔加速器架构实验室(AAL)的埃里科·努维塔蒂(Eriko Nurvitadhi)博士介绍了
AI科技评论按:与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验。那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适
与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验。那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图,供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU,能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领,并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈,从错误中学习要花费
本文将视频插帧问题看作局部分离卷积,采用自适应分离卷积的方法,大大减少了计算量。首先,本文提出了一种用于视频插帧的轻量级神经网络,该网络采用自适应卷积滤波器,具有2n的参数量,比传统方法减少了n^2个参数。其次,本文提出了一种用于视频插帧的优化算法,该算法采用随机梯度下降方法,在接近200个迭代中保持误差最小化。最后,本文对标准测试集进行了广泛的实验,通过比较各种插帧方法,证实了本文方法的有效性。
GPU 在HPC领域,GPU比CPU运算速度快是显而易见的。在此简单的调研了一下,如何挑选GPU。 [Tesla K40] Tesla系列是N厂专门为HPC退出的GPU产品,无视频输出,仅能做计算。
NIPS 2017 正在美国举办,白天的精彩不断,晚上也有人搞事情:12 月 7 日,在白天的正会结束之后,黄仁勋在旁边的希尔顿酒店开了个 party。 「前半小时是一般的吃饭聊天,然后老黄上场,借着发奖的名义把 Rus,Yoshua 等大佬都拉上台走了一圈,以显示趴体的逼格。到这里都算正常,然后爆炸的就来了。一段炫酷视频后,老黄发布了 Titan V,volta 版 Titan。」party 现场的解浚源同学如是说道。 据悉,NVIDIA Titan V 集成了英伟达最新一代 GPU 技术——Volta
作者Lukas Biewald,是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问:搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱? 答:在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元;在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元,每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾,可以自己搭建一个快速的深度学习系统,成本不到1000美元。 这也不是小数目,但这么做的好处是,一旦你有了自己的机器设备,可以运行数百个深度学习应用程序,比方增强的机器人大脑,或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
原标题:NVIDIA不再允许数据中心用GeForce驱动,提供区块链服务除外 近日NVIDIA更新了GeForce显卡驱动最终用户许可协议(EULA),不再授权数据中心使用,意味着数据中心不能再使用GeForce游戏卡以及TITAN显卡,除非数据中心是提供区块链服务的。当然这项禁令NVIDIA之前也有发布过,不过执行起来没有那么严格,但这次真的动真格了。日本最大的数据中心供应商Sakura Internet已经收到NVIDIA的警告信,要求全面停止提供使用TITAN X显卡的服务器。 📷 据Sakura I
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以及未来技术趋势到底是怎么样的?在日前的NVIDIA深度学习中
NVIDIA 於美國矽谷舉辦的 GTC 2015 大會上,率先揭露明年推出的 Pascal 架構,相較於當前的 Maxwell 處理器, Pascal 架構 GPU 將可能可讓應用程式的運算速度加快十倍。 GTC 2015 大會由 NVIDIA 執行長暨共同創辦人黃仁勳先生進行開幕主題演講,並對四千名與會嘉賓揭露 Pascal 架構的細節與處理器的最新發展藍圖。 Pascal 架構 GPU 的三大設計特色將大幅加快訓練速度,加上 32GB 的記憶體 ( 是剛發表 NVIDIA 旗艦級繪圖卡 GeForce
AI科技评论按:对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。 日前,medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。 后来,在运行结构良好的实验时,Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。日前,medium上的一篇文章(http://t.cn/RYLYxXP)为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。后来,在运行结构良好的实验时,Sp
CPU要求:在深度学习任务中,CPU并不负责主要任务,单显卡计算时只有一个核心达到100%负荷,所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可,太多没有必要,但是处理PCIE的带宽要到40。
平时在实验中用到GPU的地方比较多,看新闻也总是能看到英伟达又出了什么型号的显卡等等,可是我一直没搞清楚该公司显卡名称的命名关系,今天特地查了下,总结在这里,以便以后翻阅。 Nvidia的GPU命名有4个层次:
深度学习,始于装机。 王新民 友情贡献 量子位 出品 | 公众号:QbitAI 研究深度学习该买一台什么样的电脑?我的笔记本能满足需求吗? 量子位请来小伙伴,为当前的深度学习网络训练提供了两套最新的装机方案。 第一套方案是预算为8000元的深度学习标准型台式机,这款台式机能够运行市面上几乎所有的大型游戏,完美全特效不掉帧,同时还可以顺便玩一下深度学习应用,例如奇特的风格融合。这套配置可以满足目前深度学习大部分的训练需求。 第二套方案是预算为20000左右的土豪版台式机,这款台式机为工作站主板,极其稳定,能够
01 硬件选购 研究需求,遂组装一台全新的计算机,安装Ubuntu,用来运行TensorFlow,同时保留Win10,方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快,各种网络结构也层出不穷。因此,考虑使用多显卡来提升系统的计算能力是有必要的。现阶段,主要购买单块显卡实现整个系统的搭建,同时保留拓展(多显卡)空间。 硬件清单如下: 📷 BOM 以上配置总共花费24173.1元人民币,购买时间主要在6月底7月初,没能赶上京东618的活动,顺便不幸的碰到了显卡缺货,所以价格上仅供参考。 1
在Matlab官方论坛上看到这个帖子,希望给大家带来参考 有一天,有人在Matlab的论坛上发出了求救帖: 楼主说: 我想要加快我的神经网络训练,所以把GTX1080升级到Titan V,期望在性能
可以说是万众期待下,老黄发布了消费级(民用级)显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI,作为“大多数人”,不得不说在发布会即将结束的那一刻,真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊,毕竟价格摆在那里,RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多,Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。
1.RTX Titan具有良好的fp32和fp16计算性能。它的特点类似于RTX 2080Ti,但它有两倍的内存和更好的性能。
实验内容 解决了昨日环境配置剩下的问题(三~六),接着昨日第7步继续 测试库中用例,检查是否能跑通 在"faster-rcnn.pytorch"文件夹中打开终端 指定GPU训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101 \ --bs $BATCH_SIZE --nw $WORKER_NUMBER \
场景解析对于无限制的开放词汇和不同场景来说是具有挑战性的。本文使用文中的 pyramid pooling module 实现基于不同区域的上下文集成,提出了PSPNet,实现利用上下文信息的能力来进行场景解析。
【导读】近日,针对目标检测中单阶段和两阶段方法分别存在准确度和速度瓶颈的问题,来自中科院自动化所、中国科学院大学和GE Global Research的学者发表论文提出基于单次精化神经网络的目标检测方法。其方法包括两个互相连接的模块,即锚窗精化模块和目标检测模块。锚窗精化模块旨在过滤不好的目标候选框并粗略的调整锚框位置。目标检测模块通过一个转移连接使用锚窗精化模块中的特征进行最后的检测。在PASCAL VOC 2007,PASCAL VOC 2012和MS COCO上进行的大量实验表明,本文方法能够高效地达
【新智元导读】英特尔IDF前天召开,深度学习成为一大重点。不料,英伟达掐准时间,在IDF举行同时发表官方博文,指出英特尔在宣传其最新 Xeon Phi 处理器加速深度学习性能时使用过时的数据,有意误导消费者,没有给GPU性能一个公正的评价。两大芯片巨头针对深度学习,矛盾凸显。华为传感器应用实验室首席科学家丁险峰认为,加速深度学习的能力是当前考察服务器综合性能的关键指标和最大卖点,长远看英特尔更具优势。 前天,英特尔开发者大会 IDF 在旧金山召开。昨天的会议 Intel Analytics Summit 几
日前,ARM发布了最新的Mali GPU:Mali-G52和Mali-G31。ARM表示,Mali-G52在“性能密度”方面比一年前推出的G51提高了30%。而在GPU能效方面,将提高15%。虽然数据
RTX 2080 Ti,英伟达新一代图灵架构GPU,因为独特而鲜明的外观,一直以来被大家戏称为“燃气灶”。
选自Medium 作者:Slav Ivanov 参与:李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器(参见:教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试,1700 美元深度学习机器构建指南)。最近,英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti,如果现在想要组装一台深度学习机器,我们用哪块 GPU 最好呢?本文将详细解答这一问题。 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
目前在售的NVIDIA Volta架构中Tesla V100处于深度学习GPU专业卡的最顶端位置!拥有5120个CUDA核心、640个Tensor辅助核心,核心面积达到了815平方毫米,集成了210亿个晶体管。作为Tesla P100的升级产品,Tesla V100同样拥有有两个不同的版本:一个是支持NVLInk,一个是支持PCIE。
电脑配置:X5650*2=24core,48G ecc+reg内存 显卡:nvidia C2050*4 6GB DDR5存储器 *4 fermi架构 448个cuda核心*4 单精度浮点性能 1.03Tflops*4 存储器频率 1.GHZ 功耗:238W 平台:centos7+fftw3+nvidia driver 365+cuda8 测试软件:gromacs 5.1.4,手工编译source code 测试结果:相同的体系,不用GPU加速, 1.5ns/day ;启用了GPU加速计算,11ns
这篇文章有2篇论文速递,都是目标检测方向,一篇是RefineNet,其是SSD算法、RPN网络和FPN算法的结合,另一篇是DES,其是基于SSD网络进行了改进。注意,两篇都是CVPR 2018文章。
今年3月份有一篇文章在高性能计算这个领域算是引起了一个不小的波动英伟达的 Titan V GPU 计算故障:2+2=4,呃=4.1,不,=4.3.....
作者 | Joseph Redmon的 & Ali Farhadi 编译|AI100(rgznai100) YOLO全名You only look once(你只需要看一眼),是一个用于摄像头的实时目标检测系统。它能分辨出6000种物体,可在Titan X显卡上以40-90FPS的帧率处理视频。 007跑得再快,它看上一眼也能记住: YOLO的作者是华盛顿大学(保罗·艾伦母校)的Joseph Redmon和保罗·艾伦AI研究所的Ali Farhadi,该项目目前已经开源,代码用C和CUDA写成,还有
作者 | 鸽子 今天的朋友圈,被英伟达给炸了。 怎么回事呢? 话说,英伟达这货最近悄然修改了用户许可协议(EULA),禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习。用什么呢?强制用其高端处理器Tesla系列。 GeForce和Tesla这两者有什么区别? 来看一组数据: GeForce GTX 1080: PASCAL; 2560 CUDA cores; 8 TFLOPS (single-prec); 8 GB GDDRX5 320 GB/s; max 180 W. Tesla P100: P
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