Red HatとNVIDIA が連携し、高性能なソフトウェアデファインドの5G RANを通信事業業界に提供
NVIDIA と世界をリードするオープンソース ソリューションのプロバイダーである Red Hat は本日、両社の提携を拡大し、Red Hat OpenShiftをベースとした、高性能なソフトウェアデファインドの5G ワイヤレス インフラストラクチャを通信事業業界に提供すると発表しました。 ロサンゼルスで開催の MWC の基調講演で NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) が発表したこの提携は、通信事業者が、ソフトウェアデファインドの多様なエッジワークロードに対処できる 5G ネットワークに移行するのを後押しするものです。まずは 5G の無線アクセスネットワーク (RAN) に重点を置き、通信事業者のエッジで AI 対応アプリケーションの利用度向上を目指します。 Red Hat と NVIDIA は、エンタープライズのデータセンターでの Ku
NVIDIA Driverおよび CUDA のインストール - Qiita
Chromeで見ると画像の色合いが変なのでSafariやFirefoxで見てください。 本ページは Ubuntu14.04にcuda 7.5をインストール Ubuntu14.04 ServerでCUDA 6.5.14の環境を整える をベースに少しだけ内容を編集して書いています。全体の流れとしては 既存のグラフィックドライバーの無効化 K520用のグラフィックドライバーのマニュアルインストール CUDA環境のインストール サンプルファイルによる動作確認 です。 0. 前提条件 g2.2xlargeのインスタンスにログインしていること。リージョンはどこでもOK 1. 事前準備 1.1 パッケージの更新・開発ツールのインストール sudo apt-get update -y sudo apt-get install -y build-essential sudo apt-get install
NVIDIA Dockerで簡単にGPU対応のTensorFlow入りコンテナを作る方法
こんにちは。 小説家になろうの作品群を読んでいたら連休が終わりそうです。 連休の終わりのアンミラ帰りに衝撃作TensorFlowでGPUが使えないとそのアンサーエントリであるTensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法を読み、書いてみたエントリです。先月購入した最低限Maxwell的なグラフィックカード(図1)絡みで見つけたNVIDIA Docker、なかなか良いものなのでもっと多くの方に知ってもらいたいなと思い。 今回はNVIDIA Docker + TensorFlowでGPUを有効活用する手順を紹介します。他の方による関連記事として、日本語でのNVIDIA Docker + Caffe解説はすでにUbuntu14.04.3でnvidia-docker使ってCaffeをインストールしてみたがあります。Caffeな方はそちらを参照ください*1。今回はお題がTen
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://www.openshift.com/learn/partners/nvidia
なぜGPUはディープラーニングに向いているか
