异构计算

首页 标签 异构计算
# 异构计算 #
关注
19450内容
| |
来自: 云原生
在阿里云上轻松部署Kubernetes GPU集群,遇见TensorFlow
Kubernetes在版本1.6后正式加入了Nvidia GPU的调度功能,支持在Kubernetes上运行运行和管理基于GPU的应用。而在2017年9月12日,阿里云发布了新的异构计算类型GN5,基于P100 nvidia GPU, 提供灵活强悍的异构计算模型,从基础设施到部署环境全面升级,可有效提升矩阵运算、视频识别、机器学习、搜索排序等处理计算效率。
深度学习提速280%!阿里云性能怪兽GN6 V100 GPU实例深度测试
在 GTC 2017 大会上,NVIDIA 的 CEO 黄仁勋正式发布了其新一代旗舰计算卡 Tesla V100,但是一项技术从发布到真正使用到生产环境中,仍需要大量的时间。V100 何时才能够被广大消费者接触到呢?阿里云首先交出了自己的答卷。
| |
来自: 云存储
SLS机器学习介绍(02):时序聚类建模
在大型互联网企业中,对海量KPI(关键性能指标)进行监控和异常检测是确保服务质量和可靠性的重要手段。基于互联网的服务型企业(如线上购物、社交网络、搜索引擎等)通过监控各种系统及应用的数以万计的KPI(如CPU利用率、每秒请求量等)来确保服务可靠性。
CUDNN学习笔记(1)
cuDNN概述NVIDIA cuDNN是一个GPU加速深层神经网络原语库。它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现: 卷积前馈和反馈, pooling前馈和反馈 softmax前馈和反馈 神经元前馈和反馈: 整流线性(ReLU)-sigmoid 双曲线正切(TANH) 张量转换函数 LRN,LCN和批量归一化前进和后退 cuDNN的卷积程序旨在提高性能,以最快的GEMM(矩阵乘法)为基础实现此类例程,同时使用更少的内存。
阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第三章)
本系列文章推送门: 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第一章) GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第二章)GPU虚拟化方案之——GPU直通模式  今天一个小伙伴@我说:“你浅谈一下,没点技术背景的,估计都看不懂…”,醍醐灌顶啊,面向公众的文章不是学术论文,应以普及基本概念为主。
| |
来自: 云原生
全球首批通过Kubernetes一致性认证,阿里云容器服务之最新解读
2017 年 11 月 13 日,Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 宣布认证Kubernetes一致性计划以推动Kubernetes产品的一致性和可移植性,阿里云成全球首批通过认证的32家云计算及平台厂商之一。
助力全站WebP ,阿里云云上FPGA 团队发布 WebP图片解决方案
阿里云 WebP 图片解决方案的软件部分由联捷计算科技(CTAccel)提供,再整合上阿里云自身的FaaS (FPGA as a Service) 弹性计算平台,形成了完整的阿里云 WebP 图片解决方案。
揭开神经网络加速器的神秘面纱之DianNao
DianNao是中科院计算所陈老师寒武纪系列的开山之作,奠定了陈老师在这个领域里的地位;文章主要内容从今天的视角来看,还是比较简单的,因此今天我们先来聊聊DianNao。
免费试用