热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 深度学习具有极高的计算需求,要对深度学习应用进行开发并商业化,就需要找到合适的硬件配置。目前,在开发用于深度学习应用的高效硬件平台这一领域,竞争十分激烈。这里将介绍具体的硬件要求,并讨论未来对深度学习硬件的展望。深度学习在这十年,甚至是未来几十年内都有可能是最热门的话题。虽然深度学习已是广为人知了,但它并不仅仅包含数学、建模、学习和优化。算法必须在优化后的硬件上运行,因为学习成千上万的数据可...
    2019-02-18 14:57:05
    阅读量:98
    评论:0
  • 主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU)个人主页-->http://www.yansongsong.cn我们基于CNN实现Cifar10数据集分类把这段相同的代码在不同主流深度学习进行测试,得到训练速度的对比数据。主流深度学习硬件速度对比(ColabTPU)速度382s/epoch(i58250u)速度320s/epoch(i7970...
    2019-03-15 10:32:43
    阅读量:2125
    评论:10
  • 公司需要进行深度学习方面的探索,所以让我选择和配置机型,并安装当做前期开发使用。综合价格、GPU扩展4个、兼容性参考(https://pcpartpicker.com/)等因素买了以下的硬件,总价在39000元。  型号 网址 单价 1.CPU i7-7820x8核16线程 https://item.jd.com/5251872.html 4...
    2019-02-28 17:21:33
    阅读量:1214
    评论:0
  • 深度学习电脑硬件配置这一部分记录了博主在配置深度学习所用的电脑硬件的过程中使用的参数和遇到的问题,以供参考。更新于2018.11.12。文章目录深度学习电脑硬件配置硬件配置第一种第二种主板+CPUGPU内存条硬件配置博主目前应用过两种配置的电脑。第一种是目前正在用的,第二种是即将配置的。第一种第二种运行环境要求:选定配置:器件型号价格CPU酷睿i9-9...
    2018-11-14 08:15:11
    阅读量:1942
    评论:0
  •  相比之前如火如荼的大数据作业和负载以及集群硬件情况。深度学习平台的作业和硬件环境有了一些新的不同和趋势: 作业:相比大数据作业,工作流workflow相比之前的大数据workflow来看相对简化,而将复杂DAG计算图推到了单独的深度模型中。 Training和Serving的需求逐步分离。训练过程类似之前大数据批处理作业。深度学习集群更多的解决训练问题。serving相比Tr...
    2018-07-17 16:46:28
    阅读量:832
    评论:0
  • 机器学习大热——LINKZOL深度学习GPU工作站、服务器主机配置深度学习技术 深度学习是近几年热度非常高的的计算应用方向,其目的在于建立,模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解析数据,依据其庞大的网络结构,参数等配合大数据,利用其学习能强等特点,对于图像,音频和文字处理等具有重大意义。同机器学习方法一样,深度学习方法也有监督学习与无监督学习之分,不同的深度
    2017-04-12 11:12:21
    阅读量:4476
    评论:0
  • 大数据文摘作品编译:新知之路、党晓芊、吴双、Aileen随着英伟达TitanV的发布,我们迈入了深度学习硬件发展的动荡期。NVIDIA能否在2018年保住深度学习硬件首要供应商的地位还未可知,AMD和IntelNervana都仍有机会。所以对于想买硬件的消费者,最精明的选择就是等上3至9个月,到这种不确定的状态过去之后再决定。深度学习芯片领域的竞争从未停止过。NVIDIA决定在竞争初现端倪之前
    2018-01-11 00:00:00
    阅读量:894
    评论:0
  • 目录1深度学习训练平台与理想计算架构2深度神经网络计算特点与硬件配置分析3UltraLABGXM图灵工作站与配置推荐(一)深度学习训练平台现状与完美计算架构深度神经网络(DNN)计算数据模型繁多,结构复杂,主流模型含几十个隐含层,每层都在上千上万级的神经元,整个网络更多,其计算量巨大,市场上用于深度学习的训练计算机大致情况,(1)服务器/工作站(支持2、4、8块GPU架构):普遍存在噪...
    2018-03-22 11:11:40
    阅读量:440
    评论:0
  •      FPGA深度学习的方向概述     传统的CNN(Tensorflow、caffe)是在GPU、CPU上面进行的,但因为其功耗高、散热不好、价格昂贵。但是在单纯的FPGA这类芯片上进行深度学习类的算法,往往开发难度大,开发周期漫长,不适合CNN算法的实现。CNN算法的步骤划分,训练(PC)+异构平台(SOC)。    因此,才出现了各种异构平台SOC,如FPGA+ARM的架构,...
    2018-05-02 15:35:46
    阅读量:6202
    评论:0
  • 需求说明:深度学习FPGA实现知识储备来自:http://power.21ic.com/digi/technical/201603/46230.htmlFPGA击败GPU和GPP,成为深度学习的未来?最近几年,深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术,被业界大为关注。然而,深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力,只有更好的硬件
    2016-06-06 10:30:57
    阅读量:16906
    评论:0