Topic: [ANN] SONM • 超级计算机的网络挖掘 - page 2. (Read 668 times)
看不懂这币究竟是做什么用到的。。。
您们等着这个消息！目前我们在检查Masternodes! 已经出版#SONM 2种类型的masternodes：PoS Gates和PoSblock 生产。请您们检查两种吧！
今年在SONM在2018年共识中组织了黑卡马拉松！伊戈尔列别杰夫从场地分享一些照片。我们选择了FoodChainz作为SONM Hackathon获奖者。团队提供了食品供应链，并使用SONM v2 IaaS运行后端。
查了下，这是上了币安的币啊，有必要研究一下是否要买一点来压压惊
看得出这团队挺负责的，到现在还在更新帖子 
本周SONM在加利福尼亚州的库比蒂诺参加OpenFog季度会议。
我们的首席技术官 伊戈尔列别杰夫 分享了一些事件的见解：
“参加在加利福尼亚州 库比提诺举行的OpenFog联盟季度会议，联盟成员介绍雾计算使用案例并报告已取得的实际成果。明日将讨论区块链/分布式账本在OpenFog标准中的应用机会（SONM将参加）。
我们的首席技术官 伊戈尔列别杰夫 分享了一些事件的见解：
“参加在加利福尼亚州 库比提诺举行的OpenFog联盟季度会议，联盟成员介绍雾计算使用案例并报告已取得的实际成果。明日将讨论区块链/分布式账本在OpenFog标准中的应用机会（SONM将参加）。
2018年5月14 - 16日，纽约：第四届年度区块链技术会见，Consensus2018。
该活动汇集来自主要行业初创公司，投资者，金融机构等的250多位演讲嘉宾和4000多位与会者。
#SONM是该活动的主题赞助商之一，Aleksei Antonov和Igor Lebedev也来参加会见。
请看看：https://www.coindesk.com/events/consensus-2018/
该活动汇集来自主要行业初创公司，投资者，金融机构等的250多位演讲嘉宾和4000多位与会者。
#SONM是该活动的主题赞助商之一，Aleksei Antonov和Igor Lebedev也来参加会见。
请看看：https://www.coindesk.com/events/consensus-2018/
听着挺有趣的，我去看下是怎么挑战的，谢谢分享
在第一个去中心化的雾计算平台发布之前，SONM邀请来自世界各地的开发者和科技爱好者参与多个学科领域的雾计算挑战。
查看链接并了解更多信息: 网页链接
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SONM-最强大的超级计算机！
这个sonm今年在币安2.7人民币接盘的，买了两万多人民币，不知道何时能够解套，刚才我看下价格，当时ico的成本价6毛多，现在也是6毛多，希望下波牛市能够够起飞 。
这个应该是没有问题的，只是不知道下一波牛市得什么时候了 雾渲染，这个是倾向于设计那一类的吗，这币的用途？
渲染是SONM雾计算平台的应用之一，并非偏向于设计类的功能，还可以应用于科学计算，机器学习等等用途 
这个sonm今年在币安2.7人民币接盘的，买了两万多人民币，不知道何时能够解套，刚才我看下价格，当时ico的成本价6毛多，现在也是6毛多，希望下波牛市能够够起飞 。
雾渲染，这个是倾向于设计那一类的吗，这币的用途？
SONM社区是不可阻挡的！我们继续看到所有频道的增长和热情。让我们继续很努力的工作吧！
#SONM正在香港寻找当地代表！ 请在以下时间地点加入我们。
时间：3月20日 星期二 18：00-20：00（香港时间）
地点：红莲路8号九龙海滨酒店2号宴会厅
进入是免费的，但您需要使用此链接注册： link
时间：3月20日 星期二 18：00-20：00（香港时间）
地点：红莲路8号九龙海滨酒店2号宴会厅
进入是免费的，但您需要使用此链接注册： link
SONM机器智能学习现已上线!
你是否参与计算机神经网络或者对其有兴趣? 现在你可以在docker容器服务中直接运
行ML算法了.
自动化解决复杂的专业任务其中一种可行方法即为智能机器学习，例如图像、视频、
语音和文本的识别等，通常来说图像处理这样严肃的任务需要很长的时间：一个CPU
执行这样的算法计算可能需要几天甚至数周的时间，这也是为什么人们需要多个显卡
来处理数据的原因。即便如此，我们怎么样才可以在挖矿的大时代下获得便宜的显卡
呢？
SONM平台提供了这样一个功能，即在需要解决复杂且昂贵的任务时允许用户租用相
关的设备。
这引发了一个问题：一个处于docker容器服务中的显卡对神经网络进行训练并直接在
SONM平台上进行运算的可能性？
下面我们试一试!
带有GPU支持的TensorFlow 需要CUDA以在显卡上执行运算，因此需要一个支持
CUDA且带有cuDNN库的官方容器服务。
以下是 TensorFlow官方 要求 ：
压缩Nvidia / CUDA至容器服务并运行程序 :
但是有一个问题...
:在容器中运行算法时，如发生以下错误：
这意味着你没有正确地安装CUDA库，这种情况下请仔细查看Nvidia/CUDA的相关安
装包并修复安装的问题。
但我们也修复了这个问题 ， 我们做了一个类似的实验，且遇到了相似的情况，我们查
找问题的源头，原因是cuDNN库丢失，我们同时得到返回的错误信息。在确认错误原
因之后，我们置换了位于 sonm/cuda:8.0 容器中正确的库文件，因此现在你只需在
DockerFile将这些文件进行注册:
然后，这生效了!
这样子，机器学习算法便在一个6GPU的硬件上成功运行了。
SONM设计便为了使你的生活更加简单美好，因此我们成功地找出了cuDNN库中错误
的原因(隐藏在神经网络的深处)，在下篇文章中我们将详细介绍多SONM平台中的多
GPU系统直接计算解决方案的优点与好处，敬请关注。
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