GPU云服务器深度学习性能模型初探
1 背景
得益于GPU强大的计算能力,深度学习近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破,GPU服务器几乎成了深度学习加速的标配。
阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务,可以帮助用户快速用上GPU加速服务,并大大简化部署和运维的复杂度。如何提供一个合适的实例规格,从而以最高的性价比提供给深度学习客户,是我们需要考虑的一个问题,本文试图从CPU、内存、磁盘这三个角度对单机GPU云服务器的深度学习训练和预测的性能模型做了初步的分析,希望能对实例规格的选择提供一个科学的设计模型。
下面是我们使用主流的几个开源深度学习框架在NVIDIA GPU上做的一些深度学习的测试。涉及NVCaffe、MXNet主流深度学习框架,测试了多个经典CNN网络在图像分类领域的训练和推理以及RNN网络在自然语言处理领
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
2017年人工智能行业9大预测:某些职业将被取代
美国科技博客VentureBeat近日撰文,对2017年的人工智能行业发展进行了预测。 以下为原文内容: 人工智能成了2016年的热门话题,短期内似乎不会降温。过去一年发生的投资、收购、试点、重组和突破将推动人工智能行业在未来1年产生巨大影响。以下就是2017年人工智能行业值得关注的9大预测: 1、不再夸大其词 人工智能将从天上回归人间。我们不会再谈论牵强附会的人机对抗问题,而是会想尽办法利用人工智能将海量大数据转化成井然有序的信息,帮助我们实现各种梦想。当人们意识到人工智能能做什么、正在做什么之后,新闻报道便会回归理性,从而对人工智能形成更加实际的认识。 我们将积极拥抱人工智能技术,使之成为提升经济效率的关键。从商业流程外包到计算机视觉,再到自然语言处理,我们将进一步加强如今的人工智能技术,将其整合到我们现有的系统之中,并不断充实自己的生活,改进商业效率。 2、广泛整合和开发人工智能 人工智能将渗透到所有软件、商业流程和大数据解决方案中。小企业(例如Algorithmia、Clarifai、GumGum、Init.ai、OrbitalInsights、SentientTechnolo...
- 下一篇
阿里发布2018创新研究计划 联手全球50所院校攻坚核心技术
携手全球五十多所院校、开放数十个真实业务场景、提出八大技术方向—— 这是阿里巴巴2018全球创新研究计划的核心。 继自主研发芯片、全资收购中天微等大动作后,阿里在全球学术合作上,同样显示了攻克核心技术的决心。 与以往学术合作不同,阿里将开放真实的业务场景,与全球院校的顶尖科研实力相结合,让前沿技术在真实场景中快速迭代,发挥更大价值。 马云在首届数字中国建设峰会上表示,中国需要一大批能担当大任的企业引领技术变革。达摩院正是体现阿里科研决心的实体组织。在研发体系上,除了自有研究中心,还包括高校联合实验室、全球创新研究计划。产学研结合,突破核心技术。 “全球创新研究计划”(简称AIR计划)在达摩院研究方向上,提出8大技术方向,让全球科学家一起定义和解决问题。8个方向包括:机器学习、自然语言理解、多媒体与人机自然交互、知识引擎、基础设施、系统软
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...