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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。


一. 前言 由于我是做目标跟踪,有些算法是基于CPU运行的,在Python环境下,这里面有些算子需要加速,这就需要numba库的支持,在x86_64架构的Ubuntu16.04系统中,安装numba库一般仅需要一条     $ pip install numba 或者 pip3 install numba 即可,可以这样简便的原因是

1. 本教程最后连接的Jetpack安装视频,适合各种版本的Jetpack与Jetson套件,包括TK1、TX1、TX2与Xavier。 2. NVIDIA AGX Xavier进入刷机(recovery)模式的步骤、USB接线方式,与TX1/TX2有些微不同,因此在这里特别提出: (1) 打开Xavier开发套件后,请打开“三折页说明书“

在过去的几年里,英伟达一直在开发解决方案,使人工智能及其好处惠及每一个行业。NVIDIA Transfer Learning Toolkit特别允许开发人员使用深度学习技术来研究智能视频分析(IVA)系统的更快实现,并以最快和最有效的方式将其应用程序从原型带到生产环境。 神经网络通过学习神经网络中被编译为“权重”的数据来获得知识。不需要从头开始训练新的神经网络,您可以通过提取这些权重并

之前我们介绍华硕推出的Turbo版RTX2080/2080ti GPU卡(掐指一算,ASUS这块GPU卡要火!),而且也告诉大家在做计算的时候,比如CUDA软件开发或是深度学习应用,尽可能用这种Turbo版本的GPU卡,尤其是在多卡的环境下,这种散热会更好,果然国外就有人出了测试报告(NVIDIA双风扇GeForce RTX散热器破坏多GPU性能,是真的么?)。 今天,小编就再告诉大家一

   感谢华硕的支持,给我们提供了最新一代华硕GPU八卡服务器ESC8000G4做产品测试。    华硕早在2015年推出了支持8卡的GPU服务器ESC8000G3,历时近3年的市场洗礼,该产品也交出了亮眼的成绩单,除了很多科研单位采购外,国际不少知名的超算中心也有ESC8000G3的身影。欣喜的是,为了让用户能更加方便地使用和管理GPU

Tensorflow 本身的安装就十分复杂,成功率并不高。这里提供两个安装版本,如果不是很熟悉 Tensorflow 安装的人,建议用第一种方式就行。 【简易版安装】 # 下载 Tensorflow安装包:请至 https://pan.baidu.com/s/1MUBGiCCp9RPtwAb4S4pLMw#list/path=%2F 下载,本处除1.5版提供 Python

CAFFE作为深度学习的常用框架,也是NVIDIA一开始就密切合作的重要应用,目前除了BVLC的开源CAFFE安装包之外,NVIDIA也提供 GPU 特调板 -- NVCAFFE。根据NVIDIA提供的讯息,最新NVCAFFE 0.17版提供以下功能: NVIDIA Caffe (NVIDIA Corporation ©2017) is an NVIDIA-mainta

由于 OpenCV 版本比较多(截止2018年2月28日的最新版本为2.4.13.6与3.4.1版),包括 NVIDIA 也提供专门针对 Tegra 芯片的opencv4tegra版本,也区分为2.4.13与3.3.1两个版本。因此本处特别将这几种的安装方法全部列出,减少大家到处瞎找所耗损的时间与精力。 ● NVIDIA 闭源Opencv4tegra: &


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