Oracle云上GPU加速你的创新（oracle 云 gpu）
Oracle云上GPU加速你的创新
随着技术的不断迭代和更新，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）已经成为深度学习、大数据处理、加密货币挖掘等高性能计算任务的重要工具。GPU的并行处理能力比CPU更加出色。目前市场上有许多GPU供应商，如Nvidia、AMD等，Oracle作为一家顶级云计算服务提供商，也推出了自己的GPU云服务器。
Oracle提供的Cloud Infrastructure GPU类产品，可根据不同的需求和规模，提供不同级别的GPU实例和数量，具体容量租用方式如下：
NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPU实例规格：
– CPU数量：而CPU 64核至 128核
– 内存：NRAM 448GB
– GPU规格： 免费公共映像中的2个NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB
NVIDIA Tesla V100 PCI-E 16GB GPU实例规格：
– CPU数量：阿基米德豪爽古怪精灵人 72核或更多
– 内存： 殖民地生意人323GB或更多
– GPU规格： 免费公共映像中的4个NVIDIA Tesla V100 PCI-E 16GB
NVIDIA Tesla P4 GPU实例规格：
– CPU数量：而CPU 16核至 64核
– 内存： 120GB
– GPU规格：免费公共映像中的4个NVIDIA Tesla P4
通过Oracle云上的GPU实例，我们可以轻松实现高性能计算，比如：
1.深度学习训练
深度学习需要对大规模数据进行计算，而GPU可以大幅提升模型训练的速度。在Oracle云上，我们可以使用TensorFlow、MXNet、PyTorch等深度学习框架，实现GPU加速。例如，我们可以使用以下代码在Oracle云上训练模型：
from tensorflow.python.client import device_lib
import tensorflow as tf
import numpy as np
print(device_lib.list_local_devices())
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
trn_step = tf.trn.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = # 这里填入数据，省略具体代码
sess.run(trn_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
2.科学计算
科学计算需要计算量大，时间局限性强，GPU可以大幅提升计算速度。例如，在Oracle云上，我们可以使用NumPy、SciPy等科学计算库，实现GPU加速。例如，我们可以使用以下代码在Oracle云上进行矩阵求逆：
import numpy as np
from scipy.linalg import inv
# 构造一个5000 x 5000的矩阵
A = np.random.rand(5000, 5000)
# CPU计算时间
start = time()
A_inv = inv(A)
end = time()
print(“CPU time: %f” % (end – start))
# GPU计算时间
start = time()
A_inv_gpu = cp.linalg.inv(A_gpu)
cp.cuda.Stream.null.synchronize()
end = time()
print(“GPU time: %f” % (end – start))
3.虚拟现实和游戏开发
虚拟现实和游戏开发需要在实时性和视觉效果的协同作用下进行，GPU可以在较短时间内处理大量图形数据。例如，我们可以使用Unity、Unreal Engine等游戏引擎，以及OpenCV、OpenGL等图像、视频处理库进行开发。例如，我们可以使用以下代码在Oracle云上进行OpenCV图像处理：
import cv2
import numpy as np
from time import time
img = cv2.imread(‘test.jpg’, 0)
# CPU计算时间
start = time()
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
end = time()
print(“CPU time: %f” % (end – start))
# GPU计算时间
start = time()
img_gpu = cuda.mem_alloc(img.nbytes)
cuda.memcpy_htod(img_gpu, img)
kernel = cv2.getGaussianKernel(5, 0)
kernel_gpu = cuda.mem_alloc(kernel.nbytes)
cuda.memcpy_htod(kernel_gpu, kernel)
img_blur_gpu = cuda.mem_alloc(img.nbytes)
gaussian_blur_kernel_gpu(img_gpu, kernel_gpu, img_blur_gpu, img.shape[0], img.shape[1], kernel.shape[0])
img_blur = np.empty_like(img)
cuda.memcpy_dtoh(img_blur, img_blur_gpu)
cuda.Context.pop()
end = time()
print(“GPU time: %f” % (end – start))
Oracle云上GPU实例可以大幅提升计算性能，支持各种高性能计算任务，如深度学习训练、科学计算、虚拟现实和游戏开发等。因此，Oracle云上GPU实例是创新、优化你的计算流程的不错选择。
