. . . . . . . . . . . . . . . 749 16.3 使用Amazon EC2实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 750 16.3.1 创建和运行EC2实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 有GPU的服务器上训练神经网络时，我们通常希望模型的参数在GPU上。 要运行此部分中的程序，至少需要两个GPU。注意，对大多数桌面计算机来说，这可能是奢侈的，但在云中 很容易获得。例如可以使用AWS EC2的多GPU实例。本书的其他章节大都不需要多个GPU，而本节只是为了 展示数据如何在不同的设备之间传递。 5.6.1 计算设备 我们可以指定用于存储和计算的设备，如CPU和GPU。默认情况下，张量是在内存中创建的，然后使用CPU计 cycles Floating‐point add/mult/FMA 1.5 ns 4 cycles continues on next page 159 https://aws.amazon.com/ec2/instance‐types/c5/����10�100GBit/s����������������������������������������������������������������UDP�TCP/

TensorFlow Theano Caffe Torch 预配置的 CUDA 驱动 Anaconda, Python3 + CloudFormation 模版 + 容器镜像文件 全新的 EC2 P2 实例 | 高达16 块 GPUs ▪ 这款新实例类型包含了高达 8个 NVIDIA Tesla K80 Accelerators, 每个运行一对 NVIDIA GK210 GPUs.