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国内深度学习gpu云平台

国内深度学习gpu云平台是指在中国大陆地区提供基于GPU的深度学习计算能力的云服务。这类平台通常由云计算服务提供商提供，用户可以通过简单的操作在云端进行深度学习模型的训练和推理。

在这类平台中，常见的应用场景包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。这些应用场景需要大量的计算资源和高性能的GPU加速，因此需要使用云平台来满足需求。

目前，腾讯云提供了名为“腾讯云深度学习GPU云服务器”的产品，可以满足用户的深度学习需求。该产品使用NVIDIA的深度学习GPU进行计算，提供了多种GPU类型和规格，以满足不同用户的需求。用户可以通过腾讯云控制台轻松创建和管理深度学习GPU云服务器，并可以使用腾讯云提供的各种SDK和API来开发和部署深度学习模型。

产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/gpu

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文章极市平台作者丨阎姝含@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980 导读 GPU共享，是指在同一张GPU卡上同时运行多个任务。...本文详细论述了深度学习GPU的资源隔离与并行模式，并提出了对于深度学习与GPU的展望。...由于是在公有云使用，相对于用户态的共享会更加安全。它也是通过劫持对driver的调用完成资源隔离的，通过设置任务占用时间片长度来分配任务占用算力，但不清楚使用何种方式精准地控制上下文切换的时间。...附下载 | 《Python进阶》中文版附下载 | 经典《Think Python》中文版附下载 | 《Pytorch模型训练实用教程》附下载 | 最新2020李沐《动手学深度学习》附下载 | 《可解释的机器学习...》中文版附下载 |《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》附下载 | 超100篇！

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深度剖析：针对深度学习的GPU共享

转自 | 极市平台作者丨阎姝含@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980 导读 GPU共享，是指在同一张GPU卡上同时运行多个任务。...本文详细论述了深度学习GPU的资源隔离与并行模式，并提出了对于深度学习与GPU的展望。...A survey of GPU sharing for DL 当前机器学习训练中，使用GPU提供算力已经非常普遍，对于GPU-based AI system的研究也如火如荼。...由于是在公有云使用，相对于用户态的共享会更加安全。它也是通过劫持对driver的调用完成资源隔离的，通过设置任务占用时间片长度来分配任务占用算力，但不清楚使用何种方式精准地控制上下文切换的时间。...但该模式存在多任务干扰问题：即使两个机器学习任务的GPU利用率和显存利用率之和远小于1，单个任务的JCT也会高出很多。究其原因，是因为计算碰撞，通信碰撞，以及GPU的上下文切换较慢。

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