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独家发布 | 树莓派4工业物联网应用研究报告
针对官方首次提出进军工业界,定位工业物联网是Raspberry Pi 4的重点推广市场,我们淘系IoT从技术的角度对Raspberry Pi 4是否能应用到工业类产品做了详细评估,一起来看看吧!
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来自: 云原生
阿里云容器服务团队实践——Alluxio优化数倍提升云上Kubernetes深度学习训练性能
近些年,以深度学习为代表的人工智能技术取得了飞速的发展,正落地应用于各行各业。越来越多的用户在云上构建人工智能训练平台,利用云平台的弹性计算能力满足高速增长的AI业务模型训练方面的需求,然而这种“本地存储+云上训练”的训练模式加剧了计算存储分离架构带来的远程数据访问的性能影响。
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来自: 云原生
在阿里云Kubernetes上使用ENI进行分布式机器学习训练
当云原生技术拥抱高性能计算领域的时候,一个重要的问题是如何在确保性能不受损失的前提下,更加灵活和安全进行运算。容器服务推出支持Terway网络支持弹性网卡,帮助用户保证安全隔离的前提下,享受着和主机网络一样的高性能。
centos 5.4 上安装 Oracle11g R2 RAC (ASM)
<p><br><br><br><br> --------------<br> 环境介绍: <br> --------------<br><br><br> 节点名称:       rac001 , rac002 <br> 数据库名称:  racdb  <br> 内存分配:      每节点 800M<br> IP及SCANIP : <br> Public IP:      
【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
作为目前最为流行的机器学习和深度学习框架,TensorFlow因为支持跨平台计算、架构灵活、可扩展性高等特点而广受机器学习开发者的欢迎;然而Tensorflow在具体应用过程中也存在诸多挑战,如分布式性能差,分布式部署困难,需要很多配置和控制启动顺序等, 为了解决该问题,阿里云推出了高性能Tensorflow服务,针对云计算虚拟化环境对分布式Tensorflow做了深度性能优化,支持基于GPU云服务器和Docker容器服务,一键部署高性能Tensorflow分布式训练。
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