„Deep Learning“ bibliotekos palaiko „MacPro“ AMD grafiką?

1. Ar galiu naudoti AMD GPU giliam mokymuisi?
2. Kaip naudoti „AMD GPU“ „TensorFlow“?
3. Ar keros gali naudoti AMD GPU?
4. Ar „TensorFlow“ gali naudoti „Mac“ GPU?
5. Kaip pasirinkti GPU giliam mokymuisi?
6. Koks yra geriausias GPU giliam mokymuisi?
7. Ar AMD palaikys „Tensorflow“?
8. Ar „PyTorch“ gali veikti AMD GPU?
9. Ar „Tensorflow 2“.0 palaikomas GPU?
10. Kodėl AMD GPU yra blogas giliam mokymuisi?
11. Ar AMD GPU gali naudoti „Cuda“?
12. Ar Cuda dirba su AMD?

Ar galiu naudoti AMD GPU giliam mokymuisi?

AMD turi ROCm pagreičiui, bet tai nėra gerai, kaip tenzoriaus šerdys, ir daugelis giliai besimokančių bibliotekų nepalaiko ROCm. Per pastaruosius kelerius metus didelio šuolio nebuvo pastebėta. Dėl visų šių dalykų Nvidia tiesiog pasižymi giliu mokymusi.

Kaip naudoti „AMD GPU“ „TensorFlow“?

Diegimo žingsniai:

1. Įdiekite GPU tvarkyklę, ROCm.
2. Įdiekite su AMD suderinamą „Tensorflow“ versiją, „Tensorflow ROCm“.

Ar keros gali naudoti AMD GPU?

Galima naudoti AMD GPU per „PlaidML Keras“ programinę įrangą. Greičiausias: „PlaidML“ dažnai yra 10 kartų greitesnis (ar daugiau) nei populiarios platformos (pvz., „TensorFlow“ procesorius), nes palaiko visus GPU, nepriklausomai nuo prekės ženklo ir modelio.

Ar „TensorFlow“ gali naudoti „Mac“ GPU?

Našumas „Mac“ sistemoje naudojant „ML Compute“

„ML Compute“, nauja „Apple“ sistema, suteikianti galimybę mokyti „TensorFlow“ modelius „Mac“ sistemoje, dabar leidžia pasinaudoti pagreitintais procesorių ir GPU mokymais tiek M1, tiek „Intel“ valdomuose „Mac“ kompiuteriuose.

Kaip pasirinkti GPU giliam mokymuisi?

Kaip išsirinkti geriausią GPU giliam mokymuisi?

1. Galimybė sujungti GPU. Renkantis GPU, turite apsvarstyti, kurie įrenginiai gali būti sujungti. ...
2. Palaikoma programinė įranga. ...
3. „NVIDIA Titan V“. ...
4. „NVIDIA Titan RTX“. ...
5. „NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti“. ...
6. „NVIDIA Tesla A100“. ...
7. „NVIDIA Tesla V100“. ...
8. „NVIDIA Tesla P100“.

Koks yra geriausias GPU giliam mokymuisi?

RTX 2060 (6 GB): jei norite giliai mokytis laisvalaikiu. RTX 2070 arba 2080 (8 GB): jei rimtai domitės giluminiu mokymusi, tačiau jūsų GPU biudžetas yra 600–800 USD. Aštuoni GB VRAM gali tilpti daugumai modelių. RTX 2080 Ti (11 GB): jei rimtai domitės giluminiu mokymusi ir jūsų GPU biudžetas yra ~ 1200 USD.

Ar AMD palaikys „Tensorflow“?

„Tensorflow-GPU“ biblioteka nėra sukurta AMD, nes ji naudoja CUDA, o „openCL“ biblioteka negali būti naudojama su „tensorflow“ (spėju).

Ar „PyTorch“ gali veikti AMD GPU?

„PyTorch on ROCm“ apima visas galimybes atlikti įvairaus tikslumo ir didelio masto treniruotes naudojant AMD „MIOpen“ & RCCL bibliotekos. Tai suteikia naują galimybę duomenų mokslininkams, tyrėjams, studentams ir kitiems bendruomenės nariams pradėti naudoti pagreitintą „PyTorch“ naudojant AMD GPU.

Ar „Tensorflow 2“.0 palaikomas GPU?

2 „Tensorflow“.0 nenaudoja GPU, o „Tensorflow 1“.15 daro # 34485.

Kodėl AMD GPU yra blogas giliam mokymuisi?

1 Atsakymas. Pagrindinė priežastis, kodėl AMD „Radeon“ vaizdo plokštė nėra naudojama giliam mokymuisi, nėra aparatinė įranga ir neapdorotas greitis. Vietoj to, todėl, kad programinė įranga ir tvarkyklės, skirtos giliam mokymuisi „Radeon GPU“, nėra aktyviai kuriamos. „NVIDIA“ turi geras tvarkykles ir programinės įrangos paketą giliam mokymuisi, pvz., CUDA, CUDNN ir kt.

Ar AMD GPU gali naudoti „Cuda“?

Ne, tam negalima naudoti CUDA. CUDA yra tik NVIDIA aparatinė įranga. Geriausia alternatyva būtų „OpenCL“. ... Tačiau atkreipkite dėmesį, kad tai vis dar nereiškia, kad CUDA veikia su AMD GPU.

Ar Cuda dirba su AMD?

GPGPU sistemos, prie kurių turite prieigą, priklauso nuo GPU, kurį turite „Mac“. „Nvidia“ kortelės palaiko CUDA ir OpenCL, AMD kortelės palaiko „OpenCL“ ir „Metal“.