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如何使用GPU加速深度学习

提高5倍的训练速度通常使用GPU完成深度学习

why need GPU？caffe speed with GPU，主要为了cuda库来完成线程和进程之间协调分配。调参数后的网络使用建议，计算速度快的主要原因是alexnet在2012年，多节点和多GPU的使用共同训练，做推理时design choices，采用分布式算法带来节点计算提升。

怎样用深度学习使用做Web应用：

caffe工具做的web service，

首先我们需要linux下安装包完成驱动cuda和cudnn库使用注册

库依赖的编译麻烦问题可以用dockerfile解决这些问题使用api get，

一般用Nvidia的官方的caffe这样便于加速，伯里克管网demos基于python开发

DIGITS-deep learning training visualization使用和训练误差性能分析支持大部分框架

 

GIE 专门做模型部署的infernce deployment，训练比较耗散进度，通过8位计算精度，对中间参数值TensorRT做简直工作

做inference计算p4专门。

Deep stream SDK：视频的高速识别分类（需要申请试用）视频解码的流直接进行分类，不需要输入和输出，现在只支持caffe的网络模型。

NCCL，启用NCCL多卡交互。




集群管理和调度使用深度学习的系统架构使用marathon管理计算资源的选址和深度学习计算。

参加使用Super Vessels使用，选用GPU。



目前最大困难深度学习的性能分析理论。/进程隔离是困难保证GPU限制显存。深度学习占用资源一般是固定的，




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