Deep Learning -kirjastot tukevat MacPron AMD-grafiikkaa?

1. Voinko käyttää AMD GPU: ta syvään oppimiseen?
2. Kuinka käytän AMD GPU: ta TensorFlow-sovellukseen?
3. Voivatko kerat käyttää AMD GPU: ta?
4. Voiko TensorFlow käyttää Mac GPU: ta?
5. Kuinka voin valita GPU: n syvälliseen oppimiseen?
6. Mikä on paras GPU syvään oppimiseen?
7. Tukeeko AMD Tensorflowia?
8. Voiko PyTorch toimia AMD GPU: lla?
9. Tensorflow 2.0 tukea GPU: ta?
10. Miksi AMD GPU on huono syvälle oppimiselle?
11. Voivatko AMD-näytönohjaimet käyttää Cudaa?
12. Toimiiko Cuda AMD: llä?

Voinko käyttää AMD GPU: ta syvään oppimiseen?

AMD: llä on kiihtyvyyden ROCm, mutta se ei ole hyvä kuin tensorisydämet, ja monet syvällisesti oppivat kirjastot eivät tue ROCm: tä. Viime vuosina ei ole havaittu suurta harppausta suorituskyvyn suhteen. Kaikkien näiden seikkojen vuoksi Nvidia yksinkertaisesti menestyy syvällisessä oppimisessa.

Kuinka käytän AMD GPU: ta TensorFlow-sovellukseen?

Asennusvaiheet:

1. Asenna GPU-ohjain, ROCm.
2. Asenna AMD-yhteensopiva Tensorflow-versio, Tensorflow ROCm.

Voivatko kerat käyttää AMD GPU: ta?

AMD-näytönohjainta voidaan käyttää PlaidML Keras -taustakehyksen kautta. Nopein: PlaidML on usein 10x nopeampi (tai enemmän) kuin suositut alustat (kuten TensorFlow CPU), koska se tukee kaikkia näytönohjaimia riippumatta merkistä ja mallista.

Voiko TensorFlow käyttää Mac GPU: ta?

Suorituskyky Macissa, jossa on ML Compute

ML Compute, Applen uusi kehys, joka tukee TensorFlow-mallien koulutusta suoraan Macilla, antaa sinun nyt hyödyntää nopeutettua suorittimen ja GPU-koulutusta sekä M1- että Intel-pohjaisissa Mac-tietokoneissa.

Kuinka voin valita GPU: n syvälliseen oppimiseen?

Kuinka valita paras GPU syvälliseen oppimiseen?

1. Kyky yhdistää GPU: t. GPU: ta valittaessa on otettava huomioon, mitkä yksiköt voidaan yhdistää toisiinsa. ...
2. Tukeva ohjelmisto. ...
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.

Mikä on paras GPU syvään oppimiseen?

RTX 2060 (6 Gt): jos haluat tutustua syvään oppimiseen vapaa-ajalla. RTX 2070 tai 2080 (8 Gt): jos olet tosissasi syvällisen oppimisen suhteen, mutta näytönohjaimen budjettisi on 600–800 dollaria. Kahdeksan Gt VRAM-muistia mahtuu useimpiin malleihin. RTX 2080 Ti (11 Gt): jos olet tosissasi syvällisen oppimisen suhteen ja GPU: n budjetti on ~ 1200 dollaria.

Tukeeko AMD Tensorflowia?

Tensorflow-gpu-kirjastoa ei ole rakennettu AMD: lle, koska se käyttää CUDA: ta, kun taas openCL-kirjastoa ei voida käyttää tensorflow: n kanssa (luulisin).

Voiko PyTorch toimia AMD GPU: lla?

PyTorch on ROCm sisältää täyden kyvyn sekoittaa tarkkuutta ja laajamittaista harjoittelua käyttämällä AMD: n MIOpenia & RCCL-kirjastot. Tämä tarjoaa uuden vaihtoehdon datatieteilijöille, tutkijoille, opiskelijoille ja muille yhteisössä aloittamaan nopeutetun PyTorchin käytön AMD-näytönohjainten avulla.

Tensorflow 2.0 tukea GPU: ta?

Tensorflow 2.0 ei käytä GPU: ta, kun taas Tensorflow 1.15 ei # 34485.

Miksi AMD GPU on huono syvälle oppimiselle?

1 vastaus. Tärkein syy siihen, että AMD Radeon -näytönohjainta ei käytetä syvälliseen oppimiseen, ei ole laitteisto ja raakanopeus. Sen sijaan se johtuu siitä, että ohjelmistoja ja ohjaimia syvälle oppimiseen Radeon GPU: lla ei ole aktiivisesti kehitetty. NVIDIA: lla on hyvät ohjaimet ja ohjelmistopino syvään oppimiseen, kuten CUDA, CUDNN ja paljon muuta.

Voivatko AMD-näytönohjaimet käyttää Cudaa?

Ei, et voi käyttää CUDA: ta siihen. CUDA on rajoitettu NVIDIA-laitteistoon. OpenCL olisi paras vaihtoehto. ... Huomaa kuitenkin, että tämä ei silti tarkoita, että CUDA toimii AMD-näytönohjaimilla.

Toimiiko Cuda AMD: n parissa?

GPGPU-kehykset, joihin sinulla on pääsy, riippuvat Mac-tietokoneessasi olevasta GPU: sta. Nvidia-kortit tukevat CUDA: ta ja OpenCL: ää, AMD-kortit tukevat OpenCL: ää ja Metalia.