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深度学习提速280%! 未来GPU在计算机领域的地位将会如何?

在 GTC 2017 大会上,NVIDIA 的 CEO 黄仁勋正式发布了其新一代旗舰计算卡 Tesla V100,但是一项技术从发布到真正使用到生产环境中,仍需要大量的时间。近期,国内云计算一哥阿里云开启了新一代高性能 GPU 计算云服务器 GN6 系列的公测,也是国内运营商中首个提供最新 NVIDIA V100 GPU 的云服务提供商。

根据阿里云GN6 V100 GPU实例深度测试的结果,从P100到V100,性能提升近300%

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使用 MXNet 框架,测试 Inception-V3 网络在 ImageNet 数据集的图像分类训练的 Benchmark 性能

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使用 NVCaffe 框架,测试 GoogLeNet 网络在 ImagNet 数据集的图像分类训练性能

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目前来说,测试到的结果表现不俗,性能相比于前代 GN5 云服务器提升了接近 3 倍。同样工作量的训练任务工作时间将压缩过半。随着后续机器学习框架不断升级优化,TensorCore 的性能将得到全面发挥,将会给机器学习带来再一次大幅度提速。

那么,
1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?

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125个回答

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巴洛克上校 已获得淘公仔 复制链接去分享

公仔快到碗里来~

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
短期可能会暂居第一,未来肯定不是 ,现在计算机技术正在迈向一个全新的革命,对于人工智能的想象已经不再局限于图片识别与声音处理,机器,将在更多领域完成新的探索。不同领域对计算的需求是差异的,这就要求深度学习的训练愈发专业化与区别化。比如这一刻我们需要一个更适合图像处理的硬件系统,下一刻我们需要一个更适合科学计算的硬件系统,但是我们又不希望焊两块板子,我们希望一块板子便可以实现针对每一个应用领域的不同需求。这才是是未来人工智能硬件市场的发展方向。我看好FPGA。

2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
我认为未来还是会以FPGA为主,因为它可以根据特定的应用去编程硬件,例如如果应用里面的加法运算非常多就可以把大量的逻辑资源去实现加法器,而GPU一旦设计完就不能改动了,ASIC也是一样太过专一,

3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
这个我要请教你才是啊,你才是专业的哈哈,

4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
目前没有,阿里产品值得肯定

大祭司 回复

fpga太麻烦看好gpu、asic

boban 回复

谢谢你们

评论
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后来居上1 已获得虾米VIP月卡 复制链接去分享

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
我觉得会越来越重要,对于AI智能领域,机器学习需要大量的计算能力,未来会有更多的场景依赖GPU。
2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
对于现在的人来说在于他的价格,如果是同等价格那肯定会选择GPU。
3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
阿里云吧。目前经验少,所以也不敢建议,跟着直觉走。
4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
阿里云的没有用过,不过会关注的,未来可能会用。

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初方科技 已获得淘公仔 复制链接去分享

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
目前GPU是图形处理必不可少的,其中做的最好的也就是Nvidia了,就连多年对手的Intel和Amd也携手共同抵制他了,所以目前GPU是需求量非常大的了。但是将来如果AI处理能力提高,资源占用减少,估计会被取代。
2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
短期是有可能的,但是一旦芯片的处理能力以及软件优化提高后,估计会可能有取代的可能性,毕竟还是要做微型化、智能化的产品。
3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
深度学习时候,必定要选择一款开放型较高、功能性强大的GPU,这样才能学习全面,有问题也好找论坛或者高手解决。
4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
目前还没有,只是使用了阿里云的ECS,今后会慢慢接触吧。

最后,希望来了淘公仔吧。谢谢!

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比目鱼先生 已获得虾米VIP月卡 复制链接去分享

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
我觉得GPU在未来的应用领域会非常的可观,如今视觉这块一直不断的突破,从早前的电子管显示到lcd,led,2k,4k,以及VR和AR,这些都必须要强大的图形运算能力做后盾才能更好的良性发展下去,举个栗子,带G-sync模块的显示器,明显要比Free-sycn的强大,软件只能优化,硬件才是基础。
2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
个人比较看好GPU,虽然FPGA的临场应用要灵活很多,尤其是配合ASIC这种针对性很强的专用集成电路,更是很受企业的欢迎,但企业是类定制性的,而GPU的使用环境无论是专业的还是普通的都会涉及到,应用领域的广泛性,市场的占比性,就不是这两款可比的。还有就是弱弱的问一下,到底量子计算机已经做到哪一步了?
3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
没做过这类项目,没经验,就不建议了
4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
没用过,一般用这类的都是些企业吧,希望不久之后,GPU产品也能亲民

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浮生递归 已获得淘公仔 复制链接去分享

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
因为越来越多的计算都能图像等有关,所以gpu的地位也会水涨船高吧。看好哦。

2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
新的方式越来越多,搞不好还会有四分天下,五分天下,六分天下。。。

3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
这个要跟自己的需求和自身条件相结合吧。虽然gn6很快,但是上次我综合比较了下,如果我自己使用的话,还是会选5,6太贵啦。5已经能满足我的使用了。

4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
目前还没有吧,接下来云计算的项目开始多起来,估计会慢慢上手了要,

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北方的郎 已获得阿里云代金券 复制链接去分享

来个公仔吧

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
经过Nvidia十多年的辛勤耕耘,General-Purposed GPU的市场领域已经大致成型了。GPU计算密度高,片上带宽大,延迟高,异构节点(或者可以做到高成本的同构节点),控制能力薄弱,基本上就是70年代并行向量处理器的小型化。
CUDA到今天比较成功的局面,是很多因素共同作用的结果:

图形领域的计算通用化趋势:没有这个先决条件,GPU就不会往通用方向迈出第一步,不会走到今天,很可能我们今天使用的是类似于CELL这样的 PPU / SPU 结构;
CPU发展速度的放慢:CPU是GPU在运算密集类应用领域的最大对手。如果CPU在任何有利于并行处理的方案上有所突破,例如超长向量、多路SIMD机、甚至VLIW,那可能也没GPU什么机会了;
大面积芯片成本下降和良率稳定:今日GPU的芯片面积已经赶超CPU了,面积越大良品率也比较难以维持;
可并行数值运算规模的指数增长:比如视频分析,金融分析,图像处理和识别,这些都是天然并行、并且运算量爆棚的内容。没有这些内容,GPU运算能力再高也无用武之地,这可能也是多年前向量机暴死的因素之一;
新算法的发展:新算法将一些传统上可能不利于并行化的算法,强行的弄成了可以并行的,比如Deep Learning。

这些都是GPU能够在密集计算领域逐渐重要起来、并且达到现在这个地位的关键因素。
但是,如果脱离了这些因素之后,比如传统的业务逻辑处理、数据库查询,以及大量无法并行化、数值化的领域,GPU与生俱来的劣势就决定了它不能在这些地方更进一步。
因此,从这个角度来说,GP-GPU已经到达了他们在CS领域的顶峰 —— 所有可并行数值计算领域,它已经是第一方案了,而不再是替代性或实验性方案。

2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
我觉得说不好,现在GPU的发展和应用都很迅速。FPGA和ASIC虽然也都有自己适合的场景和理论上很先进的理念,不过未来怎么样还要看具体的发展。

3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
感觉现在的N卡的性能和价格是比较线性相关的,没有那款性价比是特别高的。也就是说根据自己的预算和需求,选一款合适的就可以了,不过怎么也要1060 6G以上。

4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
玩过Maxcompute里面的GPU计算,感觉还不错。

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夏之冰雪 已获得虾米VIP月卡 复制链接去分享

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
会越来越重要,对于AI智能领域,机器学习需要大量的计算能力,未来会有更多的场景依赖GPU。

2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
现在还不好说吧,要看之后底层技术是否有突破,目前的话看好GPU,而且FPGA不是一般企业能承担得起的。

3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
因为经验少,所以个人的话,我觉得用阿里云的吧。

4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
我们公司是自己搭建的GPU集群,规模100+,算是具备了一定规模。
阿里云的没有用过,不过会关注的,未来可能会用。

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aoteman675 已获得阿里云代金券 复制链接去分享

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
人工智能领域肯定是GPU的天下,人机视觉交互需要GPU的异构和图形绘制计算能力。GPU具备强大的并行运算能力能用于机器深度学习。所以人工智能的发展注定将带动GPU昌盛。
2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
三分天下,分久必合合久必分,未来出现独角兽公司将三种芯片的优秀特性结合成一种全能芯片,具备高度集成能力。而且相信NVIDIA发布一款GPU完胜FPGA和ASIC。
3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
深度学习不止使用一颗GPU,需要很多CPU和GPU,有钱就配置多点,没钱就少点,不一定需要最新款,因为贵啊,深度学习是并行计算。
4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
目前没有用过,只是使用了ECS服务器,还没有使用GPU服务器。等深度学习教程学完了,攒够钱了再买

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hikingx 已获得虾米VIP月卡 复制链接去分享

那么,
1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
图形领域的计算通用化趋势:没有这个先决条件,GPU就不会往通用方向迈出第一步,不会走到今天,CPU是GPU在运算密集类应用的最大对手。

2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
个人感觉可能他们三者之间是某种程度的混合,目前还不好说,主要取决于各个厂家的竞争了。

3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
GPU在海量数据处理方面,满足人工智能AI,无人驾驶地形建模方面有优势。

4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
暂时还没用阿里的GPU.

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盖地虎王晓 已获得虾米VIP月卡 复制链接去分享

1、GPU未来的在计算机领域当然和CPU不相上下了,因为现越来越讲究用户体验吗。所以对于GPU的要求和重视程度自然而然的就提上来。
2、GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下这是很正常不过的,我们都说在芯片技术上面,高通和inter都很牛,但是也没谁会说高通和究竞谁不谁强,没有可比性是吧。一个是移动中王者,另一个是PC机中王者。所以说,GPU、FPGA、ASIC的发展领域及技术分枝不同,所以三分天下是正常的,这样才能有技术进步。
3、目前GPU卡的话,我个人建议是使用阿里的集群GPU。阿里好像有这个吧,我没怎么用过。选择的原因很简单,再牛的单个东西能力还是有上限,但是如果我有无限量了,那就非常强了。另外一个是,阿里在高性机器使用费用上面还是非常良心的,是按量来收费,就像CPU一样,一个非常强大的东西,如果一个线程跑利用率太低,但是多个线程来跑,给每一个线程一个时间片呢,这样每个人都满足了,代价还非常小。
4、目前还没有用过阿里的GPU产品,不过以后可能会用到。

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1655710524694581 复制链接去分享

学习

江湖美电商 回复

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桃子2017 回复

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青山绿水17 回复

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闷闷鱼 回复

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评论
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clyu79 复制链接去分享

请问GTX的卡用来做训练的性能和专业的P100比较如何?

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兔子夏季 复制链接去分享

更希望GPU在VR效果上越做越强

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欧阳鹏 复制链接去分享

学习了,得不断扩宽自己的视野!

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优网葛 复制链接去分享

来完成任务的,赚积分的。

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小张1995 复制链接去分享

1.你觉得未来GPU在计算机领域的地位将会如何?
随着移动AI的普及,GPU应该会占主要地位。
2.有人认为未来异构计算领域会呈现GPU、FPGA、ASIC芯片三分天下的局面,你怎么看?
平分不太现实吧,只能说各自有擅长适合的领域。
3.在进行深度学习时,该如何选择一款合适的GPU卡呢?你有哪些经验或建议呢?
没经验。
4.你有在阿里云使用过哪些GPU产品吗?有何体验呢?
没体验过

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1659111827557775 复制链接去分享

还没用过,入门中

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chungtat 复制链接去分享

我不知道中文的GPU是什么吗。但觉得未来他会是主力。涉及面广。以后各行业都会有他的身影

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网路依晨 复制链接去分享

会不会今后客户机就装个集成显卡就能玩大型游戏,并且图形工作站也这样?

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lyyl 复制链接去分享

学习学习学习学习学习学习

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