轻量推理任务:P4可以满足低成本、小规模的推理任务需求。 如果主要是运行大模型(如 70B 参数模型),建议选择A10 或 V100配置。
在一个适合桌面的小型机箱中包含四块Tesla V100 GPU、NVLink互联技术、20480个NVIDIA CUDA core,这一切共同造就了500 TFLOPS的超强深度学习能力。 Tesla V100 PCIe版本GPU卡的市场销售价格已经妥妥地超过6万(只是GPU卡哟,系统可以没有算在内)。NVLINK版本的价格不得而知,因为你单买回去没什么卵用,必须是搭配NVIDIA...
在 P100 上，我们测试的是半精度（FP16）FLOPs。而在 V100 上，我们测试的是张量 FLOPs，它以混合精度的方式在 Tensor Cores 上运行：以 FP16 的精度执行矩阵乘法，而以 FP32 的精度进行累加。也许 V100 GPU 在深度学习环境下最有意思的硬件特征就是 Tensor Cores，它是能以半精度的方式计算 4×4 矩阵乘法...
对于测试过的 RNN 和 LSTM 深度学习模型,我们注意到 V100 比 P100 的相对性能随着网络的规模和复杂度(128 个隐藏单元到 1024 个隐藏单元)的提升而增加。我们的结果表明 V100 相对于 P100 在 FP16 的训练模式下最大加速比为 2.05 倍,而推断模式下实现了 1.72 倍的加速。这些数据比基于 V100 具体硬件规格的预...
英伟达之前的显卡也在volta的映衬下相形见绌。其pascal架构的旗舰产品-基于14nm工艺的tesla p100-的晶体管数量为150亿个,集成了3,840个cuda内核。 geforce gtx 1060的cuda内核数量则是tesla v100的四分之一,只有1,280。 p100和v100的参数比较如下: 英伟达的所有业务都有着美好的未来。其数据中心业务(又称云计算...
V100是定位在绝对的性能要求比较高的场景,比如对训练端、学习端,对计算速度有绝对的要求,或是推理端,对推理有绝对的速度要求,再或者以单精度或双精度为主的绝对计算都有要求,这是V100的定位; T4定位主要面向推理端,刚才我们看到有一个很好的性能提升,在75W功耗下,T4在计算性能上有两倍多的提升并且能耗不变,所以...
GPU云服务器(GPU Cloud Computing,GPU)提供GPU算力的弹性计算服务器,具有超强的计算能力,GPU服务器可用于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景。阿里云服务器GPU卡支持NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等。更多关于GPU服务器介绍,请移步到GPU页面aliyunfuwuqi.com/go/gpu ...
对比之下，V100分别提升了12倍和6倍；再看第三行，相比于Tesla P100，Tesla V100在双精度和单精度浮点计算性能上都有了50%的性能提升；最后一行是L1 Caches，Tesla V100在容量上有了显著的提升，对于全局存储访问比较密集，并且数据局部性比较好的程序，能够显著提升程序的执行速度。实际上，HBM2技术在上一代的 GP...
V100>P40>P100>2080ti(要求显存和带宽高) 3. 在数据集为NLP方面或时序数据且预算不太充足,即数据量不大的情况下: 2080ti>P40>P100>V100(V100实在有点贵) 4. 我不光想用它做深度学习,还想用来当个数据中心: V100(同时运行GPU与CPU服务器的数据中心&深度学习大模型算例的并行计算) P100(同时运行GPU与CPU服...
GPU云服务器(GPU Cloud Computing,GPU)提供GPU算力的弹性计算服务器,具有超强的计算能力,GPU服务器可用于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景。阿里云服务器GPU卡支持NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等。更多关于GPU服务器介绍,请移步到GPU页面 aliyunfuwuqi.com/go/gpu ...