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  • DL_tests 一些深度学习GPU测试
  • 深度学习GPU训练系统
  • 深度学习GPU显卡选型攻略

    千次阅读 多人点赞 2021-07-15 08:51:56
    根据官方说明,在GPU算力高于5.0时,可以用来跑神经网络。算力越高,计算能力越强,建议小伙伴们在资金充足的情况下,尽量买算力高一些的。 英伟达GeForce 与 TITAN 显卡算力对比: 英伟达 Tesla 显卡算力对比: ...

    一、选择算力在5.0以上的

    根据官方说明,在GPU算力高于5.0时,可以用来跑神经网络。算力越高,计算能力越强,建议小伙伴们在资金充足的情况下,尽量买算力高一些的。

    英伟达GeForce 与 TITAN 显卡算力对比:
    在这里插入图片描述
    英伟达 Tesla 显卡算力对比:
    在这里插入图片描述

    二、尽量选择大显存

    显存越高,意味着性能越强悍。特别是对于CV领域的朋友们,建议至少有一个8GB显存的显卡。下面是英伟达的部分中高端显卡的一些性能参数。

    GeForce 与 TITAN 显卡参数:

    在这里插入图片描述
    Tesla 显卡参数:
    在这里插入图片描述

    三、GPU几个重要的参数

    • GPU架构
      不同款的GPU可能采用不同设计架构,比如GeForce 10系列的GTX 1080/1080Ti采用的是Pascal架构,而GeForce 20系列的RTX 2080/2080Ti采用的是Turing架构。不同架构的GPU,即使其他参数差不多,性能差别可能非常大。
    • 显存带宽
      代表GPU芯片每秒与显存交换的数据大小,这个值等于 显存位宽*工作频率,单位为GB/秒,该值越大,代表GPU性能越好。Geforce GTX 1080的显存带宽为320GB/秒,而它的升级版Geforce RTX 2080的带宽为448GB/秒。
    • 显存位宽
      代表GPU芯片每个时钟周期内能从GPU显存中读取的数据大小,这个值越大代表GPU芯片和显存之间数据交换的速度越快,性能越好。Geforce GTX 1080的显存位宽为256bit,Geforce RTX 2080Ti显存位宽为352bit。
    • GPU工作频率
      代表GPU每秒钟工作次数,单位为MHz,跟CPU的频率类似。该值越大代表性能越好。
    • CUDA核心数量
      CUDA核心数量越大越好,Geforce GTX 1080的CUDA核心数量是2560个。而Geforce RTX 2080Ti的CUDA核心数高达4352个。
    • 功耗
      GPU能耗,像Geforce这种消费级的显卡一般功耗非常高,Geforce GTX 1080的最大功耗为175W,Tesla P4的最大功耗为75W。像那种数据中心大规模级别的GPU部署,低功耗的显卡一年电费能省很多。
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  • 深度学习GPU租用体验

    千次阅读 2021-02-22 11:12:10
    现在做深度学习的组很多,但是并不是每个组都有很好的计算资源,我自己本科和研究生要去的学校设备差距极大,前者GPU数量少整个学校的人排队,而且GPU比较低级,要跑很久,而后者每个学生都配备一块GPU,实验组和学校...

    现在做深度学习的组很多,但是并不是每个组都有很好的计算资源,我自己本科和研究生要去的学校设备差距极大,前者GPU数量少整个学校的人排队,而且GPU比较低级,要跑很久,而后者每个学生都配备一块GPU,实验组和学校还分别有服务器,且级别高,由于我现在还没入学所以选择了租用GPU, 使用了很多网上的平台,这里不再赘述,直接说我最终用的平台(Featurize)的使用体验吧。

    1. 界面设计很合理,特别是Jupyter做了很多定制性的功能添加

    控制台设计体验也很好

    2. 价格目前没发现国内有比这个更接地气的了

    3. 1080 2080 3090 v100 均有,可以连接vscode和pycharm

    需要的可以看看

    入口:Featurize

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  • 数据来源:https://lambdalabs.com/gpu-benchmarks 以resnet50吞吐量作为性能基准,对显卡排序, 将性能转换为比例,以v100吞吐量为单位, 计算单位吞吐量下的价格(价格来源京东,2021.9.4,随机找的商铺),...

    数据来源:https://lambdalabs.com/gpu-benchmarks

    以resnet50吞吐量作为性能基准,对显卡排序,

    将性能转换为比例,以v100吞吐量为单位,

    计算单位吞吐量下的价格(价格来源京东,2021.9.4,随机找的商铺),如下表最后一列所示:

    结论:非专业卡的性价比更实惠,1080ti还是不错的,3060也是值得的

     

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  • 深度学习GPU服务器配置

    千次阅读 2020-05-28 16:58:48
    深度学习GPU服务器配置(TITAN RTX) 配置清单 名称 品牌 规格型号 技术参数 显卡 英伟达 TITAN RTX TAITAN RTX 24G 主板 华硕 x299 EXTREME ASUS/华硕 X299 RAMPAGE VI EXTREME R6E主板LGA 2066 4显卡...

    深度学习GPU服务器配置(TITAN RTX)


    配置清单

    名称品牌规格型号技术参数
    显卡英伟达TITAN RTXTAITAN RTX 24G
    主板华硕x299 EXTREMEASUS/华硕 X299 RAMPAGE VI EXTREME R6E主板LGA 2066 4显卡插槽 8内存插槽
    处理器英特尔i9-10920X十二核二十四线程 3.5GHz
    散热器九州风神大霜塔九州风神 (DEEPCOOL)大霜塔CPU散热器(双塔/风冷/支持AM4/2066/多平台/6热管/双LED风扇/附带硅脂)
    内存金士顿16G DDR416G DDR4 3200骇客
    机械硬盘希捷希捷 2T希捷 2T 企业级
    固态硬盘三星970PRO 1T三星970PRO M.2 1T
    机箱海盗船1000D 黑色美商海盗船(USCORSAIR)1000D EATX全透玻璃组装机机箱 支持420mm水冷 1000D TG黑色
    电源长城GW-EPS2000BL长城(Great Wall)额定2000W 巨龙GW-EPS2000BL电源(80PLUS金牌认证/全模组/全日系电容/14cm滚珠风扇

    GPU服务器

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  • 三种方法详解深度学习GPU环境搭配(基于Windows)

    千次阅读 多人点赞 2020-04-27 22:01:16
    三种方法详解深度学习GPU环境搭配(基于Windows,keras) 终于配置好了,真的想吐,环境太恶心了 GPU这个坑我已经淌过了,别再进了,真又浪费时间又浪费心情。
  • python深度学习GPU加速方案

    千次阅读 2019-06-01 16:13:08
    深度学习到现在为止没有GPU是万万不行,前面用numpy实现了一个roi pooliing的自定义层,只能说能用,但是速度太慢,所以还没有等网络开始收敛,我自己就受不了了。所以GPU加速是最好是要掌握的,最起码要了解的。 ...
  • 深度学习GPU最全对比,到底谁才是性价比之王?

    万次阅读 多人点赞 2019-04-05 12:12:31
    搞AI,谁又没有“GPU之惑”?...张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱,到底怎么选?...从不到1000元1050 Ti到近30000元的Titan V,GPU价格的...让GPU执行不同的任务,最佳选择也...
  • 从零开始搭建深度学习gpu机器环境安装,还附带了安装python3,磁盘挂载等,安装环境是cenos7+teslap100机器
  • 教你如何挑选深度学习GPU

    万次阅读 多人点赞 2017-12-06 14:16:45
    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 GP
  • 分布式深度学习GPU管理之Tiresias

    千次阅读 2019-03-27 19:07:26
    给一个庞大的GPU集群,在实际的应用中,现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能,该文章提出了Tiresias,即一个GPU集群的调度器,专门适应分布式深度学习任务,该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度...
  • 深度学习GPU盒构建说明 建立自己的用于深度学习的研究GPU框并使用tensorflow,pytorch和CUDA驱动程序进行设置的说明。 按照这些说明进行操作后,您将获得: 设置了多个GPU的病态GPU盒。 一个功能齐全的操作系统,...
  • Ubuntu18.04深度学习GPU环境配置

    万次阅读 多人点赞 2018-05-13 22:53:31
    Ubuntu18.04深度学习GPU环境配置 Ubuntu 18.04、cuda 9.0、cuDnn v7、TensorFlow/Keras 与anaconda 1.背景 为了加速神经网络的训练,使用CPU训练速度很慢,所以使用cuda和cudnn对神经网络进行加速,在配置的...
  • 深度学习GPU选择

    千次阅读 2020-11-16 17:52:33
    对于个人来说,这些 GPU 不要买:任何 Tesla 卡、任何 Quadro 卡、任何「创始版」GPU,还有包括 Titan RTX 的所有型号泰坦。 性价比高,但比较贵的:RTX 3080。 性价比高,且较便宜的:RTX 3070 和 RTX 2060 Super。...
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  • NVIDIA显卡的图像处理驱动程序,可以用于深度学习过程中的TensorFlow/YOLO程序运行过程中的GPU辅助处理,包含2个链接
  • 深度学习GPU

    千次阅读 2021-10-24 19:17:05
    深度学习利器-GPU介绍 1 深度学习GPU 近代史科技发展日新月异,摩尔定律从中显威,各种底层技术层出不穷,但是纵观科技发展史,几乎所有的新兴学科的发展背后都有一个字——“钱”! 作为近年来最火热的行业——...
  • 随着人工智能技术在视频业务线的广泛应用,深度学习算法在云端的部署对计算资源,尤其是GPU资源的需求也在飞速增长。如何提高深度学习应用部署效率,降低云平台运行成本,帮助算法及业务团队快速落地应用和服务,让...
  • CUDA是开发、优化和部署GPU加速的应用程序,CUDA工具包提供了创建高性能的GPU加速应用程序的开发环境,要使用GPU进行深度学习开发,就必须有CUDA。 1、下载CUDA 去NVIDIA官网自行下载,这里我装9.0版本: cuda_...
  • 最近在两篇博文的帮助下,成功配置了Cuda以及Cudnn,实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的安装有效的整合在一起,所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身安装过程中所遇到的困难和积累的...
  • 如何选择深度学习GPU

    万次阅读 多人点赞 2018-11-05 17:21:58
    深度学习是一个具有强烈计算要求的领域,GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。 需要多个GPU吗? 多GPU能够对深度学习有什么影响,我非常感兴趣,于是通过组装具有40Gbit/s的小型GPU集群,然后应用于多GPU...
  • 深度学习GPU

    千次阅读 2018-09-07 19:06:54
    GPU简介 要说GPU,首先要来说说CPU。CPU的全称是Central Processing Unit,GPU的全称是Graphics Processing Unit。在命名上,这两种器件相同点是它们都是Processing Unit——处理单元;不同点是CPU是“核心的”,而...
  • R语言深度学习GPU版本的下载

    千次阅读 2020-08-28 20:51:50
    R语言深度学习GPU版本的下载 文章目录R语言深度学习GPU版本的下载前言一、GPU在R上安装所需条件二、安装1.GPU部分2.读入数据总结 前言 1.记录一下如何在R语言上安装GPU,并且去训练深度学习模型。 仅做参考使用。...
  • 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...
  • 深度学习GPU云服务器的租用

    千次阅读 多人点赞 2020-12-18 22:47:28
    本文是在笔者做深度学习相关研究的时候需要高算力GPU去运行代码因而选择去租借GPU云服务器,这里记下自己所接触的一些GPU服务器网站和使用技巧 一、推荐站点 1、极链AI云,首当其冲的一定是这家,这家是我用过认为...
  • 文章目录CPU和GPU1. CPU1. 1 CPU定义——少量复杂运算1.2 CPU组成1.3 CPU...这篇文章是找了很多文章进行的整理,逻辑性可能不是很强,随着在深度学习上学习和研究的让深入我也讲 1. CPU 1. 1 CPU定义——少量复杂运算

空空如也

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深度学习gpu