Amazon EC2 の新しい P2 インスタンスタイプ – 最大 16 GPU | Amazon Web Services
インスタンスはすべて 2.7 GHz で実行している Intel の Broadwell プロセッサで AWS 固有バージョンを使用しています。p2.16xlarge は C ステートと P ステートのコントロールを可能にするほか、1 コアまたは 2 コアで実行している場合に 3.0 GHz まで高速化することができます。 GPU は CUDA 7.5 以上、 OpenCL 1.2 と GPU コンピューティング API をサポートします。p2.8xlarge と p2.16xlarge の GPU は一般的な PCI fabric 経由で接続します。これにより低レイテンシーのピアツーピア でのGPU間の転送を可能にします。 インスタンスはすべて新しい Enhanced Network Adapter を使用します (ENA – 詳しくは「Elastic Network Adapter –
A Full Hardware Guide to Deep Learning — Tim Dettmers
GPUThis blog post assumes that you will use a GPU for deep learning. If you are building or upgrading your system for deep learning, it is not sensible to leave out the GPU. The GPU is just the heart of deep learning applications – the improvement in processing speed is just too huge to ignore. I talked at length about GPU choice in my GPU recommendations blog post, and the choice of your GPU is p
NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
Accelerated Learning cuDNN provides kernels, targeting Tensor Cores, to deliver best available performance on compute-bound operations. It offers heuristics for choosing the right kernel for a given problem size. Expressive Op Graph API The user defines computations as a graph of operations on tensors. The cuDNN library has both a direct C API and an open-source C++ frontend for convenience. Most
New P2 Instance Type for Amazon EC2 – Up to 16 GPUs | Amazon Web Services
All of the instances are powered by an AWS-Specific version of Intel’s Broadwell processor, running at 2.7 GHz. The p2.16xlarge gives you control over C-states and P-states, and can turbo boost up to 3.0 GHz when running on 1 or 2 cores. The GPUs support CUDA 7.5 and above, OpenCL 1.2, and the GPU Compute APIs. The GPUs on the p2.8xlarge and the p2.16xlarge are connected via a common PCI fabric. T
Raspberry PiでGPGPU - Qiita
Raspberry PiでGPGPUを行う為のPyVideoCoreというPythonライブラリを作りましたので紹介します。 Raspberry PiのGPU Raspberry PiシリーズはBroadcomのVideoCore IVというモバイル向けGPUを搭載しています。このGPUは公式にリファレンスガイドが公開されています。これは2014年2月にRaspberry Pi財団への誕生日プレゼントとしてBroadcomが公開したものです。この文書のおかげで、VideoCoreをハックする事が可能になりました。 VideoCore IVは12個のQuad Processing Unit (QPU)を搭載しています。各QPUは16 wayのSIMDプロセッサであり、1命令で4ワード×4サイクル(つまり長さ16)のベクトル計算を行います。各QPUは加算系と積算系の2つの演算を同時に実行する事
VideoCore® IV 3D Architecture Reference Guide [PDF]
Document Not Found
Raspberry PiのGPUで行列乗算(その1) - Qiita
追記: 2017/06/06 その後の成果 その後の私達の努力の結果、下記記事のコードよりさらに高速化されています。近日sgemmのコードを公開する予定です。 また以下の記事ではraspiのgpuを活用する事で画像認識等が速くなるはずだという事を言いましたが、その後以下のような成果が出ています。ConvolutionやActivation等もGPU上で実行するようにしています。 Object recognition camera with GoogLeNet, a 1000-class image classification model, running locally on #RaspberryPi 3 pic.twitter.com/WP99ePpfrM — 中村晃一 (@9_ties) 2017年4月29日 Raspberry Pi Zero version pic.twitter
TensorflowでOSXのGPUが対応されたよ - Qiita
2018/12/16追記 いつの間にかOSXのGPU公式サポートはなくなったみたいなので、それでもGPU使いたい方はこちらのドキュメントが参考になるかもしれません。 Tensorflow 1.6 on macOS High Sierra 10.13.3 with GPU Acceleration (without disabling SIP) 2017/2/17追記 Tensorflow 1.0.0から簡単にインストールできるようになったので公式ドキュメントに従うことをおすすめします。 https://www.tensorflow.org/install/install_mac #cuda8.0 $ brew upgrade $ brew install coreutils $ brew cask install cuda #cuDNN v5.1 Library for OSXをダウンロー
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http://expressionflow.com/2016/10/09/installing-tensorflow-on-an-aws-ec2-p2-gpu-instance/
GPU Acceleration in Databricks
GitHub - soumith/convnet-benchmarks: Easy benchmarking of all publicly accessible implementations of convnets
Google Sites: Sign-in
(Tested) Raspberry Pi 3 vs Raspberry Pi 2: CPU and GPU Benchmarks (+ Burn-in Test) | Geeks3D
GitHub - Idein/py-videocore: Python library for GPGPU on Raspberry Pi
How to optimize Raspberry Pi code using its GPU
GitHub - jetpacapp/pi-gemm: A Raspberry Pi GPU-accelerated implementation of the GEMM matrix-multiply function
OpenCL support · Issue #22 · tensorflow/tensorflow
Before you install Tensorflow on your Mac or your AWS, you must know !! – Tinyfool's blog
Search results for: 'bizonbox2 egpu' | BIZON
NVIDIA GPUを搭載したAppleのMac ProとMacBook Pro、Apple TV
