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吉浦迅实验室

【实验室简介】由GPU计算所引领的异构并行高性能架构,在2010年豪取全球Top 500前三名,一举攀上IT世界之巅,引领一波新的技术风潮。 

    然而,异构并行计算的性能关键在于“均衡”发挥,任何个别单元都可能造成计算瓶颈,影响整体计算性能。其中包括扮演数据传输重任的 PCIE 汇流排的影响、存储数据的机械硬盘/SSD闪存/RAID等组合、节点之间的网络传输、以及系统散热系统影响稳定性,对于整个计算系统所造成的风险。

    上述问题都是一直以来困扰着诸多GPU高性能用户的细节问题。 为协助众多GPU用户解决各种应用上的困扰,吉浦迅科技与北京中科院软件所、上海中科院先进技术发展中心、NVIDIA上海研发中心、AMD/ATI上海研发中心、华硕电脑、美国Porland Group、Accelereyes、Allinea等知名异构并行计算技术厂商,共同合作成立“GPU应用发展实验室”,为所有GPU高性能计算用户提供免费的实验平台与技术咨询服务,共同研讨、验证并解决各类异构计算的技术难题。


TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,可被用于语音或图像识别等多项机器深度学习领域。对于这种高大上的东西估计很多人都想学吧,包括我这位零基础的小编。但网上找到的教程大多都不是新手向的,而且基本用的也不是Windows系统,这让我们这种新手很苦恼。但我参考了Andrew Che的教程,加上实践操作,我成功的在Windows上安装了TensorFlow

      前面如果已经在Jetson TX2安装好JetPack和Caffe,我们接下来可以尝试在Jetson TX2上跑一些深度学习的测试代码。        NVIDIA提供了套教程,教程里包含了开发指南、TensorRT示例代码,甚至包括ImageNet和DetectNet示例在内的预先训练的网络模型,让您能够

对于新手,面对江湖盛名的Jetson TX2,接好电源、显示器,开机,顺利进入图形界面,此时内心一定澎湃无比,然后发自内心地问一句:接下来我干嘛! 此时我会建议你开始准备刷机。 刷机之前,你需要了解的是:啥叫Jetpack?可以访问这里http://docs.nvidia.com/jetpack-l4t/index.html#developertools/mobile/jetpac

     吉浦迅科技与华硕共同推出的双路GPU深度学习工作站是采用华硕TS700-E7/RS8V2(以下简称TS700)这款系统。      TS700-E8-RS8 V2 采取两用高性能服务器与工作站设计,支持出色的图形能力、上佳音效表现、BIOS Flashback 以及 Q 码记录器简易维护按钮。其搭载英特尔® 至强® 处

经过数百次安装在 Ubuntu 上 CUDA 的经验,也参考过网上数十种安装教程(大部分都抄来抄去的,存在不少坑),最好还是忍不住将自己实验的心得提供出来给大家参考,本教程已经过数十次的验证无误。 使用 NVIDIA CUDA 应用环境,强烈推荐用 Ubuntu 14.04 64位元桌面版本,问题最少,包括后续要安装 OpenCV、Caffe、Tensorflow、DI

NVIDIA高性能嵌入式开发套件Jetson TX2以其在终端上部署人工智能计算能力,同时提供了JetPack SDK全套软件的支持,成为众多开发者趋之如骛的心头好。 但是当您兴致勃勃地购买到心仪已久的Jetson TX2后,很有可能会遇到这几个问题,甚至怀疑自己是不是买到一块假的Jetson TX2开发板: 是不是少根电源线?  

    作为一个嵌入式开发的小白,当你拿到Jetson TX2开发板,并且成功用Jetpack 3.0刷完板子以后(也就是说明,此时你的TX2板子上已经安装好CUDA、OpenCV等开发环境),这个时候的你一定会迫不及待地想跑个什么CUDA 代码以展示TX2的雄风吧!     我想大多数入门小白,一定会像我一样,跑个CUDA sample里的Nbo

      Jetson Tegra系统的应用涵盖越来越广,相应用户对性能和功耗的要求也呈现多样化。为此NVIDIA提供一种新的命令行工具,可以方便地让用户配置CPU状态,以最大限度地提高不同场景下的性能和能耗。      记住,Jetson TX2由一个GPU和一个CPU集群组成。 CPU集群由双核丹佛2处理器和四核ARM

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