Поддръжката на библиотеки за дълбоко обучение върху AMD графиките на MacPro?

1. Мога ли да използвам AMD GPU за задълбочено обучение?
2. Как да използвам AMD GPU за TensorFlow?
3. Може ли keras да използва AMD GPU?
4. Може ли TensorFlow да използва Mac GPU?
5. Как да избера графичен процесор за задълбочено обучение?
6. Кой е най-добрият графичен процесор за дълбоко обучение?
7. Ще поддържа ли AMD Tensorflow?
8. Може ли PyTorch да работи на AMD GPU?
9. Дали Tensorflow 2.0 поддържа GPU?
10. Защо графичният процесор на AMD е лош за дълбокото обучение?
11. Могат ли графичните процесори на AMD да използват Cuda?
12. Cuda работи ли на AMD?

Мога ли да използвам AMD GPU за задълбочено обучение?

AMD има ROCm за ускорение, но не е добър като тензорни ядра и много библиотеки за дълбоко обучение не поддържат ROCm. През последните няколко години не се забелязва голям скок по отношение на представянето. Поради всички тези точки, Nvidia просто превъзхожда дълбокото обучение.

Как да използвам AMD GPU за TensorFlow?

Стъпки за инсталиране:

1. Инсталирайте GPU драйвер, ROCm.
2. Инсталирайте версията Tensorflow, съвместима с AMD, Tensorflow ROCm.

Може ли keras да използва AMD GPU?

Човек може да използва графичен процесор AMD чрез бекенда на PlaidML Keras. Най-бързо: PlaidML често е 10 пъти по-бърз (или повече) от популярните платформи (като TensorFlow CPU), защото поддържа всички графични процесори, независимо от марката и модела.

Може ли TensorFlow да използва Mac GPU?

Производителност на Mac с ML Compute

ML Compute, новата рамка на Apple, която захранва обучението за модели TensorFlow направо на Mac, сега ви позволява да се възползвате от ускореното обучение на процесори и графични процесори както на Mac, работещи с M1, така и на Intel.

Как да избера графичен процесор за задълбочено обучение?

Как да изберем най-добрия графичен процесор за задълбочено обучение?

1. Възможност за свързване на графични процесори. Когато избирате GPU, трябва да помислите кои единици могат да бъдат свързани помежду си. ...
2. Поддържащ софтуер. ...
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.

Кой е най-добрият графичен процесор за дълбоко обучение?

RTX 2060 (6 GB): ако искате да изследвате задълбоченото обучение в свободното си време. RTX 2070 или 2080 (8 GB): ако сериозно се занимавате с дълбоко обучение, но бюджетът на графичния ви процесор е $ 600-800. Осем GB VRAM могат да се поберат в повечето модели. RTX 2080 Ti (11 GB): ако сериозно се занимавате с дълбоко обучение и вашият бюджет на графичния процесор е ~ 1200 долара.

Ще поддържа ли AMD Tensorflow?

Библиотеката tensorflow-gpu не е създадена за AMD, тъй като използва CUDA, докато библиотеката openCL не може да се използва с tensorflow (предполагам).

Може ли PyTorch да работи на AMD GPU?

PyTorch на ROCm включва пълна възможност за смесена прецизност и мащабно обучение с помощта на AMD MIOpen & RCCL библиотеки. Това предоставя нова опция за учените по данни, изследователи, студенти и други в общността да започнат с ускорен PyTorch, използващ AMD графични процесори.

Дали Tensorflow 2.0 поддържа GPU?

Tensorflow 2.0 не използва GPU, докато Tensorflow 1.15 прави # 34485.

Защо графичният процесор на AMD е лош за дълбокото обучение?

1 отговор. Основната причина, поради която графичната карта AMD Radeon не се използва за задълбочено обучение, не е хардуерът и суровата скорост. Вместо това е така, защото софтуерът и драйверите за задълбочено обучение на Radeon GPU не се разработват активно. NVIDIA разполага с добри драйвери и софтуерен стек за задълбочено обучение като CUDA, CUDNN и др.

Могат ли графичните процесори на AMD да използват Cuda?

Не, не можете да използвате CUDA за това. CUDA се ограничава до хардуер на NVIDIA. OpenCL ще бъде най-добрата алтернатива. ... Имайте предвид обаче, че това все още не означава, че CUDA работи на AMD графични процесори.

Cuda работи ли на AMD?

Рамките GPGPU, до които имате достъп, зависят от графичния процесор, който имате във вашия Mac. Картите на Nvidia поддържат CUDA и OpenCL, AMD картите поддържат OpenCL и Metal.