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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。


    经常有用户咨询我们:NVIDIA Titan XP和GTX1080ti在做机器学习方面,哪一款性价比更高?             回答这个问题并不难,首先我们先比较一下这两款的规格, 为了不让用户混淆Titan X和Titan XP,我就顺便放在一起来比较吧。

     第一次拿到TX2模组的时候,实在兴奋不已,这个传说中功能超强的小玩意儿已经在我手上把玩着,赶紧试试看该怎么用?         首先,把我原有的Jetson TX1开发板上面的TX1模组拆下来,然后把这个TX2模组装上去(如下图),然后连上HDMI显示器、无线键鼠、插上电源、开机。按照过去经验,开发

本指南将会讲解如何在Ubuntu上安装TensorFlow。这些说明也可能适用于其他版本的Linux,但是我们仅在Ubuntu 14.04或更高版本上进行了测试(及提供支持)。 确定所要安装的TensorFlow版本。 ------------------------------------ 您必须从以下的TensorFlow类型中选取其一来进行安装:

本指南将会讲解如何在Windows上安装TensorFlow。 确定所要安装的TensorFlow版本。 ------------------------------------ 您必须从以下的TensorFlow类型中选取其一来进行安装: 纯CPU版本的TensorFlow。如果您的系统中未配有NVIDIA® GPU,您只能安装此版本。需要注意的是

今日,NVIDIA正式宣布可以在官网下载CUDA9.0RC版本,肯定有不少CUDA开发者很想知道CUDA9.0版本到底增加了哪些新的功能。 总的来说,就是这样三点: 支持下一代NVIDIA gpu——NVIDIA Volta  更快的库,包括cuBLAS,cuFFT和NPP 协助组:这是

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

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