GCP + GPUs 💙 Kubernetes (and Tensorflow)
When I wrote how to deploy Tensorflow on Kubernetes a couple of weeks ago, I took advantage of AWS as my cloud substrate. A reader commented and asked for instructions to setup the GPU cluster on the Google Cloud Platform. I said I would answer to Vikas, so here it is, a method to deploy Kubernetes with GPUs on the Google Cloud Platform. RequirementsTo replicate this post, you will need: Understan
Meet the 69-year-old professor who left retirement to help lead one of Google's most crucial projects
Professor David Patterson retired from U.C. Berkeley last summer after a 40-year academic career in computer architecture.He's now a key part of the team behind a critical chip that Google uses for artificial intelligence processing.Without this chip, Google top execs estimated it would have had to double its data centers to support even a limited amount of voice processing. A year ago the Univers
Neural processing unit - Wikipedia
A neural processing unit (NPU), also known as AI accelerator or deep learning processor, is a class of specialized hardware accelerator[1] or computer system[2][3] designed to accelerate artificial intelligence (AI) and machine learning applications, including artificial neural networks and computer vision. Their purpose is either to efficiently execute already trained AI models (inference) or to
Automatically Remove Backgrounds From Images | NVIDIA Technical Blog
Researchers from Adobe, the Beckman Institute for Advanced Science and Technology and University of Illinois at Urbana-Champaign developed a deep learning-based method that clips objects from photos and videos. Researchers have developed a number of different artificially intelligent programs to automatically subtract a background from an image, but most are based on colors. When presented with an
The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
OverviewThis blog post is structured in the following way. First, I will explain what makes a GPU fast. I will discuss CPUs vs GPUs, Tensor Cores, memory bandwidth, and the memory hierarchy of GPUs and how these relate to deep learning performance. These explanations might help you get a more intuitive sense of what to look for in a GPU. I discuss the unique features of the new NVIDIA RTX 40 Amper
デブサミ2017「DeNAの機械学習基盤と分析基盤」講演メモ #devsumi - 元RX-7乗りの適当な日々
sonots先生の話を聞きに行ってきたので、そのメモを残しておきます。 瀬尾 直利 氏 DeNA Co., Ltd. AIシステム部 リードエンジニア DeNAの機械学習基盤 ディープラーニングの基盤 => GPU基盤 という認識 GPUすごくて、CPU使って30日のところ、GPUを使うと4日くらいのオーダー GPUの特徴 並列処理が得意 CPUだと24coreとかのオーダー GPUでは3000〜4000core 分岐処理は苦手 行列演算に向いている GPU製品 NVIDIA Tesla HPC向けにGPUシリーズ NVIDIA GeForce GRID クラウドゲーミング向け AMD FirePro NVIDIA Tesla API CUDA OpenCL DirectCompute CUDAのアーキテクチャ CPU(ホスト)からGPU(デバイス)にデータを転送 GPUで処理 GPUから
nvidia-dockerでtensorflowを動かす - Qiita
#はじめに 前回の 記事 ではtensorflow/tensorflowのイメージを元にdocker上でGPUモードのtensorflowを動かせる環境を構築しました． 先日，caffeのdocker環境を構築する機会がありまして，nvidia-dockerというものを使いました．nvidia-dockerを使うとdocker上から簡単にcudaにアクセスすることができます．今回はnvidia-dockerを使ってtensorflowを動かしてみようと思います． 追記 - 現在はtensorflow公式のイメージもnvidia-dockerを使うようになっています． #nvidia-dockerの導入 dockerを導入した環境において，以下で導入できます．
Does not GPU compute. - Alexandru Voica
The semiconductor industry has seen its fair share of debates. The latest one revolves around the internal architecture of Google’s Tensor Processing Units (TPUs) for machine learning; it even sparked accusations of click bait on social media and generated plenty of speculation among analysts. The discussion reminded me of one of my personal favorite (non-)topics: the relevance of FP64 for mobile
NVIDIA、「GTC 2016 ディープラーニング最新情報（画像認識、音声認識）」レポート | IoTNEWS
2021-03-292016-06-02 NVIDIA、「GTC 2016 ディープラーニング最新情報（画像認識、音声認識）」レポート 先日行われた「NVIDIA Deep Learning Day 2016 Spring」で発表された、「GTC 2016 ディープラーニング最新情報について」、エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部DL ビジネスデベロップメント シニアマネージャー 井﨑 武士氏より発表があった。 エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部DL ビジネスデベロップメント シニアマネージャー 井﨑 武士氏 この記事では画像認識、音声認識についての内容をお届けする。 アリババグループによるディープラーニングを使った画像サーチ アリババが提供するサービスの中で、カメラで撮った写真を元に商品を検索するサービスがあるそうだが、これまでの商品の特長抽出は難しかっ
GeForce GTX1080 と TITAN XのDeepLearning学習時間ベンチマーク | GDEPアドバンス
株式会社GDEPアドバンス（本社 東京都文京区/代表取締役:飯野匡道 )は、自社が販売するディープラーニング用ワークステーション「Deep Learning BOX®」において、世界最先端の GPU アーキテクチャ Pascal を採用した GeForce GTX 1080の搭載モデルの販売およびサポートを本日より開始いたしましました。 DeepLearning BOX®は日本で初めてディープラーニングGPUトレーニング・システムの「NVIDIA® DIGITS™ソフトウェア」をサポートしたオールインワンDeepLearning開発キットです。 深層学習研究において、高効率で高いパフォーマンスを発揮できるよう Caffe , Chainer、Theano, TensorFlow、CNTK、CUDA , CuDNN , cuda-convnet な どのDeepLearning関連フレームワ
【爆速なるか!?】OSXでTensorflowのGPU版を使うためのセットアップ - Qiita
※2016/5/12追記 公式Tensorflowのレポジトリにマージされたので、この記事は完全にDeprecatedになります。 -> TensorflowでOSXのGPUが対応されたよ まぁあまりインストールの仕方は変わらないのですが。 ※非公式なので何が起きても責任負えません。 自分のMacbook Pro(Retina, 15-inch, Mid 2014)がIntel Iris Proの他にNVIDIA GeForce GT 750Mも積んでいたことを思い出したので、「Cudaで3.0やん。TensorflowのGPUいけるやん」と思い、やり方探してたら海外ですでにやってる人いたので、参考にした時の手順を残します。 ただしver0.6.0に戻ります bazelとか使うのでpip,Virtualenv ,dockerのインストールした人は、まず普通にソースからのインストールした方が
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
Ubuntu 14.04 に Chainer, TensorFlow, DMTK をインストールする (GPU 有効) - Qiita
はじめに ※この記事は word2vec の各種実装の速度比較 の環境構築部分を抜き出したものですが、単体でも読める内容となっています。 機械学習のフレームワークである Chainer, TensorFlow, DMTK (Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit) を Ubuntu にインストールします (Mac にインストールする手順 はこちら)。動作環境は NVIDIA 製の GPU が載った Ubuntu マシンで、特に AWS の GPU インスタンスで動かすことを念頭に置いています。 なお、記事中で説明した手順を実行するスクリプトを含むリポジトリはここにあります: https://bitbucket.org/knzm/wordembedding-experiments (CUDA のインストール周りは gist を参照) パッ
TensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法 - 株式会社カブク
どうも、おはこんばんちわ、カブクの足立です。 「カブクのエンジニアが普段何をしているのか」を明らかにする目的で始まったオフィシャルゆるブログ。 今回は、「TensorFlowでGPUが使えない」というエントリーに感動したので（失敗こそ大切な情報！）、私のTensorFlowの実行環境を構築する方法とその失敗・解決方法をご紹介します。 TensorFlowをGPUで動かす環境を作る 環境 以下の環境を構築します。 OS: Ubuntu 14.04.2 ビデオカード: NVIDIA GeForce GTX980Ti Driver: nvidia-352 Library: CUDA Toolkit(v7.5.18), cuDNN(v7.0) Framework: TensorFlow 0.8.0(Linux GPU版) etc: Python2.7.6, Docker 1.10.2 ビデオカード
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TechCrunch | Startup and Technology News
GPU not accesssible for running tensorflow and installing CUDA · Issue #1788 · microsoft/WSL
Googleのクラウドサービス「GCP」と「CLM」でGPUインスタンスが利用可能に 
TechCrunch | Startup and Technology News
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GitHub - cuihenggang/geeps: GPU-specialized parameter server for GPU machine learning.
