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我有一个执行一些数学运算的函数，需要一个16 my的GPU系统，但这个函数不会总是被触发，其余的时间我的系统将不会被使用。我开始了解AWS Lambda。我可以在Lambda上运行基于GPU的算法吗？因此，每当我需要GPU时，我都会将系统放在云上。我需要一点关于它的描述。
浏览 2提问于2018-09-28得票数 17
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如题，本人（学生）想用腾讯云构建一个实验性的深度学习网络，具体要用到腾讯云的哪些服务呢？（GPU，COS），另外还需考虑较低的成本。。。
浏览 1186提问于2017-12-13
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学生需要GPU来训练神经网络。我可不可以租一块云硬盘，在云硬盘里存好系统、环境、训练用到的图片等数据，然后按需租GPU云服务器？比如先租一年的云硬盘，然后这几天需要了就租块GPU跑，跑完就不租了；过一周需要的时候再租GPU跑。这样能省下装环境、传训练数据的麻烦吗
浏览 194提问于2022-10-04
如题，我买了一个腾讯的GPU服务器，想安装个安卓模拟器，但是安装的时候提示显卡驱动版本过低，无法安装，这个问题该怎么解决呢？非常感谢！！
浏览 3636提问于2019-09-21
我在dPointsWS中的设备内存中有一个点云，其中的内存布局首先是x-，然后是所有的y-，最后是所有的z坐标。我用推力来计算这个点云的紧轴对齐包围盒(AABB)。thrust::device_ptr<Real>, thrust::device_ptr<Real>> thrustAABB[3];
// do parrallel min_max reduction on GPU我已经很清楚地下载了结果到主机内存在最后，但我想避免这种情况。我找到了以下文章：。由于约简函数返回
浏览 0提问于2014-12-16得票数 0
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我正在寻找支持动态基于云的NVIDIA GPU虚拟化的选项，类似于亚马逊网络服务为分配GPU的方式。南加州大学似乎正在开发来支持这一点，但它还没有准备好。这正是我正在寻找的，如果它在OpenStack中具有完整的功能。似乎只支持将GPU分配给，这是严格意义上的远程桌面GPU虚拟化。如果我错了，VGX确实从虚拟机/实例启用了服务器端CUDA计算，请让我
浏览 6提问于2013-01-25得票数 15
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我想使用分布在许多节点上的多个GPU来使用3 在中的一个非常大的数据集上训练一个模型。数据集大小超过VRAM和RAM大小时，持久化到达克，但舒适适合在磁盘上。但是， (至少在默认情况下)。', 'verbosity': 2, evals=watchl
浏览 1提问于2020-07-02得票数 2
我怀疑它使用的是GPU，所以我做了个测试。我修改了一个示例来强制使用图形处理器。logits = mnist.inference(images_placeholder, FLAGS.hidden1, FLAGS.hidden2)
+ with tf.device("/gpua device to node 'softmax_linear/biases': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU<
浏览 12提问于2017-02-03得票数 2
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当我试图访问从主机加载了Object* (指针向量)类型的thrust::device_vector的CUDA内核上的双指针时，我遇到了一个问题。
浏览 0提问于2011-06-06得票数 1
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1)主机:启动图形内核2)主机:启动CUDA内核(所有异步调用) 3)主机:在主机上执行一系列数字运算4)返回步骤1
我的问题是。CUDA API保证CUDA内核即使是异步的，也会按启动顺序执行。假设我在GPU上进行了一些渲染相关的计算。如果我启动异步CUDA调用，它们是否只在渲染完成后才执行？或者这两个操作会重叠吗？它是否会停止主机，直到渲染相关的操作也完成？
浏览 3提问于2014-02-07得票数 1
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我对CUDA编程非常陌生，正在阅读nvidia提供的“CUDA C编程指南”。()// Matrices are stored in row-major order: typedef struct { int height;
浏览 1提问于2012-07-16得票数 7
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GPU与决定论
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我在考虑把一些数学运算卸载到GPU上。由于我已经在使用D3D11，所以我会使用计算机着色器来完成这项工作。但是问题是，无论用户有什么GPU，对于相同的输入，我都需要相同的结果。那么，浮点数学在GPU上是确定性的吗？
如果没有，GPU支持整数运算吗？
浏览 3提问于2014-02-24得票数 3
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基于云GPU的高效机器学习开发
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我们还可以说，我想使用该数据集运行的一些计算需要一个功能强大的GPU，以便在合理的时间内完成(我猜功能是相对的，我指的是一台拥有1 RTX 3090或可能3080 ti的计算机)。由于以上所述，我实际需要的(相对)昂贵的、功能强大的GPU所需的时间并不高，然而，在我看来，我找到的执行此任务的所有选项都涉及支付云VM或Juypter Server的费用，在这里，我要为VM/服务器“这可以用来在云GPU中的给定数据集上运行一个CUML训练算法，然后我可以在我的主机上分析结果，而无需
浏览 0提问于2021-12-24得票数 0
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