云上深度学习实践(一)

  • 时间:
  • 浏览:0

怎么才能 才能 实现Tensorflow多机并行线性加速?

PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路

探秘人工智能眼前 的异构超算服务器

浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P

浅析GPU通信技术(上)--GPUDirect P2P

目录

云上深度学习实践(一)-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践云上深度学习实践(二)-云上MXNet实践

学习笔记TF061:分布式TensorFlow,分布式原理、最佳实践

【深度学习框架大PK】褚晓文教授:五大深度学习框架三类神经网络全面测评(23PPT)

在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练

本文为云栖社区原创内容,未经允许不得转载,如需转载请发送邮件至yqeditor@list.alibaba-inc.com;之后您发现本社区带有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件至:yqgroup@service.aliyun.com 进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

GPU加速深度学习

PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路

下拉加载更多

GPU训练的快速大规模分布式扩展-GPU多机多卡Machine Learning Middleware

1 背景

  2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow。Google表示,TensorFlow在设计上尤其针对克服其第一代深度学习框架DistBelief 的短板,灵活、更通用、易使用、变快,之后完正开源。在短短的一年时间内,在GitHub上,TensorFlow就成为了最流行的深度学习项目。

  本文将介绍TensorFlow在阿里云GPU云服务器上的单机性能表现,并对单机多卡的训练性能调优给出了某些建议。

阿里云基础产品技术月刊 2019年3月

专访阿里云异构计算负责人:异构计算,GPU、FPGA、ASIC芯片将三分天下

上帝的巴别塔在崩塌?阿里翻译一年22000亿次调用,节省25亿美元

弹性计算双周刊 第23期

云上深度学习实践(二)-云上MXNet实践

【深度学习框架实战】借助阿里云打造一键构建高性能Tensorflow服务

2 使用卷积神经网络进行图像分类

  卷积神经网络(Convolutional Neural Network)是两种前馈神经网络,对于图像补救有非常出色的表现。早在20

快速在阿里云上构建机器学习应用