参考:[AI开发]深度学习如何选择GPU? 侵删 笔记: 深度学习训练用到的硬件有两种:一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择。 而GPU显卡主流厂商大概两家 ...
如何挑选深度学习 GPU 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么 年,如何选择合适的GPU呢 这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考。 是什么使一个GPU比另一个GPU更快 有一些可靠的性能指标可以作为人们的经验判断。以下是针对不同深度学习架构 ...
2020-03-29 19:47 0 628 推荐指数:
参考:[AI开发]深度学习如何选择GPU? 侵删 笔记: 深度学习训练用到的硬件有两种:一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择。 而GPU显卡主流厂商大概两家 ...
平台感觉有挺多的,最近发现一个矩池云还挺好https://www.matpool.com/m/act/invite?fu=137matp3885&ic=0RJ6xYKTOin9VLX 矩池云 ...
mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU。默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算。在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示。 需要 ...
刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识。 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来。 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文 ...
Pytorch Keras 注意:先安装tensorflow-gpu版本,再安装keras,这样keras才能使用GPU加速。 TensorFlow ...
tensoflow-gpu安装 对于python 3.5和3.6的童鞋们而言,安装tensorflow其实并不难,因为我们可以通过pip直接安装。 不过,第一要求你安装的python是64位的,如下图所示,注意划黄色线的部分。 python 位数确定 ...
如果你曾经做过做过深度学习的模型,并试图将他在本机上训练一下,因为你觉得你的笔记本性能还可以,于是你开始train你的模型,首先你看到loss下降很慢,每个batch需要花费8.4秒左右的样子: 然后你的CPU开始狂转,风扇全功率运行,风声大作,坚持了几分钟实在受不了了,你果断的关闭了进程 ...
TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长。与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率。但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU。难点在于移动 GPU 架构和桌面 ...