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nividia GPU 配置。
游戏卡,不能作为GPU运算的。
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深度学习服务器,是近几年都比较火的,尤其科学院所,开发,部署,都需要 深度学习服务器。
70-80%,用于
,1-深度学习的模型训练。
2-训练样本的管理,(图片,语单,语料,素材管理及 --需要大内存。(32-64GB)以上。
多GPU卡,起码,内存要比显存要大哈。才能缓冲下这些数据。
硬盘要保管,样本集,等。还要做raid ,要1T以上。
3--训练模型部署。(30-40% 场景)
提供了不同的工具。
telsa 服务器端
geforce 游戏端
qudro 图形工作站
最新工具要GPU算力,大于3.5
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新手,可以选择,geforce 来做简单的深度学习。
多卡,根据功率总和。要2000W以上。单卡的话,低点也没事。
冗余电源,确保业务不中断。
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tensor RT :针对 推理,进行优化,加速 ,包括网络模型裁剪。内核调用。只需调用一个engien即可。
cudnn,一个集成库,接近于训练的内容。
cublas.更低层,安装cudaa,就已安装好了。
deepstream 2.0 一整套方案,关于视频,不用关注细节。它是一个框架。部署一次就OK,集成好了很多工具,留给你的就是想像能力。
框架,无论是training 端,还是influend端,
nvidia 开源的,就是digits . 所有开源框架,都适应于GPU,很多是免费用的。
digits,是一个dashbold ,一个管理套件。管理组件。通过插件,支持一些扩展
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训练,时,实时性,速度不要求快。 但我们部署时,推理时,要快。
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digits 管理工具。
cuda的安装
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用deb方式安装,相当于缺省模式模式安装,简单。
20-30%,问题,关于环境变量,没有加载对。
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CUdnn,是一个加速工具,可以省一半的时间,很快。
新手。dbn的文件上,注意版 本号的匹配。lib,dll.doc文件要配。
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记得安装库,否则paphon会缺东西。 sample 有一些实例,案例。比较全。不用读教材 ,直接讯开发者指南,包含了所有细节。
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tesorflow ,包含了tensort. 所有功能了哈。
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coffe, tesonflow ,tensorRT 是一个level的东西。