最近打算学习一下机器学习。发现可以用显卡进行加速,然后又发现 intel 出了个神经计算棒,据说也有加速功能。 鉴于最近手头比较紧,现有的机子也比较老,不想过多投资,因此预算有限。 请教一下两种加速方式都用过的朋友,神经计算棒和同价位的显卡(大概是高端一点的 GTX7 系列或者终端的 9 系显卡),哪个效果更好一些? (我知道这俩都不咋样,GTX 显卡某些方面有阉割,没有看上去那么好;计算棒受限于功率,也不可能多强,能入门即可。短期内我也不会靠这个吃饭,所以预算不多)
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bumz 2019-10-25 08:35:15 +08:00 via iPhone
为啥不租 GCP/AWS
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jmc891205 2019-10-25 08:36:17 +08:00
只是入门的话 Google Colab 就够用了吧 免费提供一块 GPU 或者 TPU
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whileFalse 2019-10-25 08:43:37 +08:00
神经计算棒
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whileFalse 2019-10-25 08:46:14 +08:00
神经计算棒只能用来推理,不能训练。而且它推理时使用的模型还是低精度的,需要从标准模型转换。
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flyaway 2019-10-25 08:58:33 +08:00
单纯为了学习的话,其实不值得自己买机器,各种云计算足够了。
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wqzjk393 2019-10-25 09:11:54 +08:00
普通 pc 就行,等你神经网络学的深入了,需要进行大量运算了可以去租服务器跑,按小时计算的那种。https://www.v2ex.com/t/608981#reply15
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jzq526 OP @whileFalse 如果不能做训练,那它只能作为一个终端上的零件使用了。这应该需要通过其他途径做训练了。还是一些框架里面自带有训练好的模型?
显卡能否加速训练呢? |
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whileFalse 2019-10-25 09:15:08 +08:00
@jzq526 计算棒就是作为低功耗终端的零件用的。比如链接树莓派和摄像头做高帧率人脸识别。
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jzq526 OP @wqzjk393 有道理。我上次接触这些技术,还是上大学时,那时还没有机器学习深度学习这些,只有神经网络。当年写的一个神经网络第一次训练就跑了 17 个小时(后来优化到几分钟),到现在还是记忆犹新,所以想再捡起来的时候先考虑的加速问题
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jzq526 OP @whileFalse 我猜的啊,如果要区别人脸和猪头,应该有现成的模型了;但如果要通过人脸识别身份,是不是还需要做训练?那显卡能不能加速这个训练过程?
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nvkou 2019-10-25 09:25:32 +08:00 via Android
手头紧 机子老。升级装备对自己好点吧,gpu 也不用买,入门能有多大的量
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tfdetang 2019-10-25 09:56:19 +08:00
Google Colab 他不香吗? chrome 有插件支持把 github 项目一键导入 Colab。 什么你不会翻? 就靠着国内过时的书还有百度搜索,连 tensorflow 官网都上不去,那基本不要玩这个了
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sky101001 2019-10-25 10:03:49 +08:00
之前买了个 6g 的 p106,299,用着感觉不错
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shikimoon 2019-10-25 10:13:40 +08:00
如果是自己玩玩的话没必要买,直接 aws 走起。比赛的话现在的 sota 模型对个人选手太不友好,全是又深又大几 E 参数起的,没个几块 v100 别指望拿好名次
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coderluan 2019-10-25 10:37:01 +08:00 1
便宜显卡基本没用,计算棒不能训练,所以还是上云吧,据我所知,AWS 最省钱
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