加快算法:当并行计算和gpu,不加速

我们大多数人有多个核心以及图形处理单元(GPU)在我们的台式电脑,网格和云现成的距离。虽然流行的炒作声称,它很容易使用此类资源促进大规模数值计算的加速几乎没有成本和精力,现实当然是不同的。在这个演讲中,阿里和迈克尔使用MATLAB估值和val例子看各种可以加快计算cpu、gpu,和基于服务器的解决方案,和他们建议一个常识性的框架来帮助回答这个问题:金宝搏官方网站

• 什么时候有意义去GPU集群?
• 什么改变是合理的或不合理的程序和工作流?
• 增加生产的成本和风险是什么,我们怎样才能减轻对他们呢?