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人工智能爆点:浪潮发布新版Caffe-MPI,较谷歌TensorFlow 性能翻倍!

5月9日,浪潮在美国圣何塞举行的2017 GPU技术大会(GTC17)上发布了新一代并行深度学习计算框架Caffe-MPI。测试数据显示,在基于国际通行的Imagenet数据集进行深度学习模型训练时,Caffe-MPI表现出良好的并行扩展,其性能是Google最新深度学习框架TensorFlow的近两倍。Caffe-MPI是全球首个集群并行版的Caffe深度学习计算框架,由浪潮主导开发并已在Github上开源公布所有代码。 浪潮GTC17发布新一代Caffe-MPI现场 浪潮新一代Caffe-MPI与TensorFlow实测数据对比 Caffe和TensorFlow是当今全球最流行的两个开源深度学习框架。Caffe由美国加州大学伯克利分校开发,是世界第一个工业级深度学习框架,但其架构不够灵活扩展性较差;TensorFlow是Google开发的深度学习框架,已经被广泛使用在Google的搜索、图像识别及邮箱等业务。 浪潮开发的Caffe-MPI保留了伯克利版本Caffe架构的优良特性,同时又针对高性能计算系统设计使之具备良好的并行扩展性。新版本Caffe-MPI在4节点16块GPU卡集群...

IT组织说“私有云比公有云便宜”

公有云因为最小化成本以及简化IT服务引起了相当大的关注。然而,大型IT组织机构发现自己可以在内部以更低的成本提供相同的服务。 这也是混合云基础架构出现的原因,让大多数IT服务保留在私有云中,同时提供灵活易用的公有云的做法更具意义。 EMC World之上的IT高管探讨了这个概念。多个大型组织的代表表示,维护一个内部的公有云可以获得更多的可控性,而且也被证明要比使用亚马逊Web服务(AWS)或者微软Azure的关键功能更符合成本效益。然而,他们希望鼓励自己的用户在适当的时候利用公有云。 “我们实际上关注于建立服务的能力,并在我们办公室内部提供公有云标准服务,”NBC环球公司的CTO Eric Craig如是说道。 “我们将会构建一个混合云,我们认为大多数产业都会这样做。我们体验过公有云,发现对于我们所做的事情并不一定是一个最低的成本的选择。我们需要的不就是以一种更符合成本效益的方式,在超过产能的时候,能够有过剩的一些容量吗?” Paul Reyes是未来能源控股的基础架构管理和运营副总裁,他表示公有云成本要远远大于按需构件一个内部的云。 “我们在成本模型上做了一项调研,”他说,“我们发现...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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