深度学习可以用Nvidia的GPU以外的GPU来完成吗？
深度学习可以用Nvidia的GPU以外的GPU来完成吗？
提问于 2021-07-15 03:21:15
我打算买一台GPU，我已经有了很多选择。有一些GPU不是Nvidia的产品，但在价格方面比Nvidia的同等产品性能更好。我现在的问题是，如果我买了一个华硕的GPU，是否可以用它来进行深度学习，并利用它来开发基于tensorflow gpu的驱动程序？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2021-07-15 03:40:01
是的，这是可以做到的。你只需要选择一个支持rocm、opencl或类似的框架，而不是cuda。Tensorflow可以使用rocm支持进行编译，但我还没有使用过它。你也可以在这里查看：https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/tensorflow-upstream
Stack Overflow用户
发布于 2021-07-16 05:35:55
是的，你可以在任何GPU/CPU上进行深度学习。深度学习本质上就是矩阵乘法和驱动函数。在这里，OpenCL在所有硬件上提供了出色的兼容性和效率，包括AMD/英特尔/ARM/Nvidia GPU/CPU。
然而，这可能不会那么快，因为Nvidia-GPU有特殊的硬件(“张量核心”)，可以极大地加速64位浮点精度的16位(FP16)、19位(TF32)的矩阵乘法。AMD在CDNA MI100图形处理器上有用于FP32的张量内核。
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