买两块还是一块？我想了想，还是先买一个性能更好的，以后有钱了再增加。综合显存、带宽等因素，我最终选了GTX 1080 Ti，跟Titan X相比，性能差不了多少，但价格便宜不少。...CPU 虽然比不上GPU，但CPU也很重要。从预算出发，我选了一颗中端产品英特尔i5 7500。相对便宜，但不会拖慢整个系统。 内存 两条16GB容量的内存，总共是32GB。 硬盘 两块。...深度学习堆栈 为了展开深度学习，我们需要如下软件来使用GPU： GPU驱动：让操作系统和显卡可以对话 CUDA：能让GPU运行通用目的代码 CuDNN：CUDA之上的神经网络加速库 深度学习框架：TensorFlow...MLP的意思是只使用全连接的层，而不用卷积。...使用相同的batch在CPU上运行这个模型不可行，所以我们在GPU上微调了390个batch，在CPU上是10个batch。
买两块还是一块？我想了想，还是先买一个性能更好的，以后有钱了再增加。综合显存、带宽等因素，我最终选了GTX 1080 Ti，跟Titan X相比，性能差不了多少，但价格便宜不少。...CPU 虽然比不上GPU，但CPU也很重要。从预算出发，我选了一颗中端产品英特尔i5 7500。相对便宜，但不会拖慢整个系统。 内存 两条16GB容量的内存，总共是32GB。 硬盘 两块。...MLP的意思是只使用全连接的层，而不用卷积。...可以看到在训练这个模型时，GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快2.4倍，这有点惊人，因为两个显卡的性能应该差不多，我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化的影响。...使用相同的batch在CPU上运行这个模型不可行，所以我们在GPU上微调了390个batch，在CPU上是10个batch。
并行训练多个模型是一种测试不同原型和超参数的技术，可缩短反馈周期，你可以同时进行多项尝试。 分布式训练，或在多个显卡上训练单个模型的效率较低，但这种方式确实越来越受人们的欢迎。...其它硬件 你的 GPU 还需要以下这些硬件才能正常运行： 硬盘：首先需要从硬盘读取数据，我推荐使用固态硬盘，但机械硬盘也可以。...一块 Titan XP 的价格可以让你买到两块 GTX 1080，而那意味着强大的算力和 16GB 的显存。...8 GB 的内存对于计算机视觉任务来说够用了。大多数 Kaggle 上的人都在使用这款显卡。...如果你真的需要 SLI 的话或许两块 GTX 1060 也是可以的，但请注意它们的 6GB 内存可能会不够用。
我的服务器上有两块Tesla P100的显卡，如图1所示选择对应的驱动程序。...图2 NVIDA驱动下载提示 安装完成之后可以使用“nvidia-smi”命令查看显卡，如图3所示是我的服务器上的两块显卡。 图3 作者机器上的两块显卡的信息 3....作者在撰写本节内容时，CUDA的最新版本是10.1版本，这里再次提醒读者，一定要按照TensorFlow官网的说明下载10.0版本，否则安装好后TensorFlow是不能正常运行的。.../deviceQuery，可以看到两块GPU的信息 如图9所示，检测到作者的两块显卡，图中是其中一块显卡的信息。到这里CUDA已经安装完成了。...4.2 使用TensorFlow-GPU 如果我们的机器上安装配置好了GPU版的TensorFlow，那么运行的时候TensorFlow会自行去选择可用的GPU。
一般来说至少有一块或者多块 GPU，有相当好的显存和内存，接下来实验一下。...选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡，TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速， 在...其实我的 MacBook Pro 上面有一块 N 卡，但是从 TensorFlow 1.2 开始，官方已经不再支持 Mac 上的 GPU 计算了。...虽然可以通过一些 hack 使 TensorFlow 的 Mac 版本继续支持 GPU，但是笔记本上的显卡计算能力还是比较弱，我也不想训练到一半把这块显卡烧了，所以我选择从云服务商那里租用一台 GPU...在我租用的主机上，显示如下： ? 显卡没有问题，接下安装 CUDA（本课程使用 CUDA 8）。 在 NVIDIA 开发者中心下载相应的 deb 包。 ?
由于标准版配置只计划选用一块显卡，故选取了游戏级别的华硕 Z170I主板，该款主板只具有一个PCI-E Gen3 x16接口。...Nvidia官方推出的DevBox工作站所使用的CPU是i7-5930K，由于版本的更新，所以经过参数比较，第二套土豪级配置最多使用两块显卡，上手i7-6800K是比较合适的。...如果有上四块显卡的可能，建议使用上述所提到的5款总线带宽为40的CPU。 4. 内存 消费级的i7 CPU最大支持内存是128G。深度学习工作站内存选取技巧：内存大约为显存的两倍。...因此，我们在第一套标准版配置中使用了16G DDR4 3000的内存，在第二套土豪级配置中使用了32G的内存。内存的可扩展性很强，可以在使用中根据实际的占用情况来进行增减。 5....国内的公司和科研机构一般是使用一块Titan X Pascal，或者是两块GTX 1080，随着新品的面世，GTX1080 TI也是一个不错的选择。
(洋垃圾)服务器篇： 穷人的救星，P104显卡 P104显卡，或者说是换了马甲的1070显卡，拥有8G显存，一般只要700RMB就能搞到不错的橙色，用于跑深度学习再好不过了 笔者刚好有一块P104显卡。...这块卡是750rmb收的。用于跑深度学习再好不过了 ? 大概长这样 卡支持cuda，意味着tensorflow和pytorch都可以使用 ?...主力机 但是一定要知道，amd的pcie实际上是不足的，最多支持两块显卡，拿来跑小项目还行，多卡大项目是不行的 （洋垃圾）散热篇 水冷?不存在的。买不起。...基本上是靠暴力风扇来散热，做深度学习多卡一定要先考虑散热再上玩具，大部分机箱的散热性能堪忧，两块显卡就能上90度，千万别嫌吵，能上多大风扇上多大风扇。...，两张显卡也不需要型号相同) 差钱的话可以考虑核显+矿卡，比如i3 8100+双P106的配置，3000元左右就能配到一台显存和算力都说过得去的深度学习主机，基本上17年以前的深度学习模型都能训练 10
一块 Titan XP 的价格可以让你买到两块 GTX 1080，而那意味着强大的算力和 16GB 的显存。...8 GB 的内存对于计算机视觉任务来说够用了。大多数 Kaggle 上的人都在使用这款显卡。...虽然你或许很少能够接触到，但你可能已经通过 Amazon Web Services、谷歌云平台或其他云供应商在使用这些 GPU 了。...分布式训练，或在多个显卡上训练单个模型的效率较低，但这种方式确实越来越受人们的欢迎。...现在，使用 TensorFlow、Keras（通过 Horovod）、CNTK 和 PyTorch 可以让我们轻易地做到分布式训练。这些分布式训练库几乎都可以随 GPU 数量达成线性的性能提升。
01 硬件选购 研究需求，遂组装一台全新的计算机，安装Ubuntu，用来运行TensorFlow，同时保留Win10，方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快，各种网络结构也层出不穷。...40条PCIE通道，因此理论上的处理方法是需要使用两块CPU实现双通道处理。...双路E5配合4路1080Ti 在不考虑双路CPU的情况下，要想实现16*4PCIE通路，目前只有Asus X99-E WS/USB 3.1唯一一块主板可以实现PCIE通路的拓展。...在金钱允许但非土豪的情况下，1080Ti是目前最佳的选择。在显卡的选购过程中，肯定会遇到公版与非公版的选择问题。虽然非公版的散热较好，且自带超频，但考虑到系统的稳定性与兼容性，建议还是选择公版显卡。...注意：在系统点亮之后可能无法识别无线鼠键，建议在点亮阶段使用有线鼠键。 10、存储 若训练集庞大，建议购买较大的SSD，HDD可用来仓储。
我为自己的服务器选了两块这种显卡，因为我在预算里为它们预留了空间，这样我就能用其中一块显卡训练模型，让另一个用户在第二块卡上训练其模型。...1080 Ti 在满负载运行时会过热，因此，在训练模型时，良好的冷却系统对于延长显卡寿命并保持其性能至关重要。...只需要把显卡安装到主板的特定卡槽中即可（像内存条一样，参照你的手册，看哪些插槽可以把显卡放入），再把散热器固定在你的机箱上。要确保你的散热器在 GPU 上方。...这样就可以在服务器和本地同时运行你的笔记本，也可以在你使用笔记本时让多个用户使用他们自己的笔记本。...在我写这篇文章的时候，服务器一直在全天候运行，无问题、无噪声、非常轻松地通过了训练。
本次分享内容：开发环境的搭建、谷歌Tensorflow的部署、IDE的使用方法。 由于我们的课程是使用了深度学习技术，主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。...如果你是使用3.6版本，就可以在你的物理机上直接运行tensorflow，否则的话你是需要搭建建立一个虚拟的开发环境。 ...通常我们的现在的台式的计算机以及笔记本的电脑都是会有两块显卡的（也就是我们所说的双显卡），你计算一定是使用独立卡，还空余了一块板载显卡，就是主板带的显卡。你接显示器的时候最好把它接在板载显卡上。...有的BIOS检查到你的独立显卡，一旦装在你的机箱里面加了电，它就会把板载显卡屏蔽掉，大家在网上搜一下BIOS相应的设置，然后把它屏蔽掉，把连接显示器的线接在板载显卡上，这是为了给独立显卡提供更多的空间。...如果你是在Linux下安装Tensorflow，你需要在训练的时候退出图形化用命令执行，这样就把你的计算性能完全空缺出来了。 好，我们来看一下它这里有一个报错。
现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置...使用tensorflow-metal可以显著提高在苹果设备上运行TensorFlow的性能，尤其是在使用Macs M1和M2等基于苹果芯片的设备时。...-n1表示只运行一次，-r1表示只运行一轮。如果没有指定这些参数，则会运行多次并计算平均值。/CPU:0指的是第一个CPU（如果计算机只有一个CPU，则是唯一的CPU）。 ...这里使用get_model()函数获取模型，使用model_cpu.fit()方法在CPU上训练模型，使用X_train_scaled和y_train_encoded作为输入数据，并在10个epoch内进行训练...没错，更好的选择是RTX3090，甚至是4090，但一块RTX4090显卡的价格是1500刀左右，这还意味着CPU、内存、主板和电源都得单买，而一台m2芯片的Mac book air的价格是多少呢？
3、良好的兼容性和互操作性在硬件和软件设计上考虑彼此配合使用的需求，能够有效地协同工作。这种兼容性和互操作性使得英特尔的CPU和英伟达的GPU成为流行的组合选择，在大规模模型训练中得到广泛应用。...2022年5月18日，PyTorch宣布支持苹果芯片，并开始适配M1 Ultra，利用苹果提供的芯片加速库MPS进行加速Ultra上使用PyTorch进行训练。...现阶段英伟达的H100能够广泛用于各大厂商的真实模型训练，而不是只存在于几个自媒体玩具级别的视频里面，说明H100能够满足厂商的使用需要。要按苹果的显存算法，一块Grace Hopper就超过了啊。...一块Grace Hopper的统一内存高达512GB，外加Hopper还有96GB的独立显存，早就超了。...H100平台的性能几乎是Intel平台的30倍，当然，两套平台的规模存在很大差异。但即便只使用768个H100加速卡进行训练，所需时间仍然只有45.6分钟，远远超过采用Intel平台的AI芯片。
它通过并联两块 Quadro GPU 将内存扩展到了 64GB，可提供每秒 7.4 万亿次浮点运算的双精度性能，深度学习浮点运算性能每秒可达 118.5 万亿次，还支持实时的 AI 去噪。...在深度学习处理能力上，一台 DGX-2 相当于 300 台传统的服务器，但只占据 15 个数据中心机架空间，其重量为 350 磅（约 317.5 斤）。...亚马逊、 Facebook 及微软等大公司在使用的 ONNX、WinML 等开发工具也有比较好的支持。...按照官方说法，TensorRT 4 适用于快速验证、优化及部署在超大规模数据中心、嵌入式与汽车 GPU 平台中经过训练的神经网络。...▌暂停自动驾驶路测，用仿真模拟加速训练 在自动驾驶领域，英伟达推出了基于云的 DRIVE Constellation 驾驶仿真系统。
CPU：两块Xeon E5-2620V3 LGA2011（不要只买一块CPU，因为我们需要两块CPU来管理和控制所有的PCIE插槽） 3....内存：两根32g DDR4 2400MHz LRDIMM内存条 4. 硬盘：三星SSD 850 EVO 固态硬盘，容量1T 5....我们专门录制了一个加速版的搭建视频，在真正开始动手之前，大家可以先观看一下这个视频来对整个搭建过程有个大致的了解。...软件安装 大家应该在硬件的安装方面不会遇到太大的麻烦，我们只需要先插入一块显卡，启动系统，然后在确定了设备运行一切正常之后我们就可以开始安装操作系统了。...安装Ubuntu 14.04.3 64位服务器版 在这里我就不打算详细介绍如何安装系统了，网上也有很多相关的资料，但是这里有几点需要我们注意的： 1. 使用LVM； 2.
衡量你创造的价值和电脑投入成本之间的关系。但总体上，你的电脑用的越顺手，你耗费在工作本身（设计）上的时间就越多，所获得的提升可能就越大。...现在电脑使用的是2020年初，疫情期间购买的一块二手Radeon RX 580 8GB显卡，那个时候才六七百元，真的是捡了大便宜。你问我为啥从N卡降级到了AMD的显卡，因为。。。...另外电脑上还外挂了2块之前淘汰下来的SSD作为备用存储。存储上大家不要吝啬，但是！硬盘对于电脑运行速度影响非常大，还在用老旧的机械硬盘的设计师小伙伴请务必，马上，现在换成固态吧，对！至少是固态。...静电在几个月前购入了一块设计师专用的显示器，明基的PD2700U，起初还觉得不太适应，现在越用越觉得这块显示器的色准是非常好的，至少比之前购入的两块好很多（之前可能被老显示器惯坏了，色感回不来了）。...那么，祝大家都能选到合适的电脑和装备。毕竟，这些是个人使用的，每个人的需求都不太一样，也欢迎大家在评论区讨论交流。
➤ 工业友好型：Tensorflow，MXnet，Caffe 工业上往往更注重“把一个东西做出来，并且让它运行得良好”。所以这些框架首先就需要支持并行训练。...然而我在很多地方都看到小伙伴们在问： 我需要什么样的配置能学机器学习？ 我需要买块GTX1080/Titan/Tesla吗？ 我应该装几块显卡？一块？两块？还是四块？...比如可以学习使用多显卡并行计算的用法，在不着急的时候可以同时用两块显卡跑两个不同的任务，合并起来就相当于有了16G的显存等等。...如果使用GPU的话，会发现在运行起来训练脚本之后，所有的显存都已经被这个进程占满，再启动验证脚本的话会报错一大堆的内存不足（OOM)，这是Tensorflow的机制决定的，它会默认占据所有显卡的所有显存...解决这个问题的办法也很简单。 首先，我们可以指定Tensorflow使用哪几块显卡进行训练。
游戏方面，英特尔使用了 DX12 一个新的功能，其可以在提高性能的同时减少了内存使用量，但需要基于显卡的硬件支持以及游戏引擎的优化。显然，在相当长的一段时间内，这项新功能不会在游戏中广泛使用。...当然，《侠盗公司》是一款不那么吃硬件的游戏，一块GTX960的显卡就可以流畅运行。...虽然英特尔宣称自己移动端的核心显卡战胜了AMD，但AMD并不为所动，然后默默地掏出了最新的笔记本独立显卡：RadeonRX6800M、6700M和6600M。...例如，在GTX1060平台上可以得到41%的提升。 FSR看起来和DLSS 1.0类似，使用预训练的、特定于游戏的神经网络模型进行空间升级。...在现场演示环节，两块采用相同核心和频率的R9处理器运行同一款游戏，其中具备了3D芯片堆叠技术的处理器游戏帧率提升了12%。
如果数据集不大，你在两块 GPU 上用这些数据同时训练两个卷积网络，你会很快就会知道“一切顺利”的感觉有多好。你会更快地发现交叉验证误差，并做合理解释。...总的来讲，你可以说对于几乎所有任务，一块 GPU 基本就够了。但用多卡来加速深度学习模型，正在变得越来越重要。如果你的目标是快速入门深度学习，多块便宜的显卡也是不错的。...而 CPU 恰恰与此相反——如果只涉及少量内存，它能非常快速地做计算，比如个位数之间的乘法（3*6*9）。但是对于大量内存之上的运作，比如矩阵乘法（A*B*C），CPU 是非常慢的。...AI 研习社提醒，我自己并没有所有这些显卡，我也并没有在每张显卡上做深度学习跑分评测。这些性能对比，是从显卡参数以及计算评测（与深度学习同一级别的计算任务，比如密码挖掘）中获得。...我宁愿多运行几个慢一点的试验，而不仅仅是运行一个更快的。在 NLP，内存要求并没有计算机视觉那么高，单只 GTX 1070/GTX 1080 对我来说就够了。
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