cs-joke.pl forum
[Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - Printable Version

+- cs-joke.pl forum (https://cs-joke.pl)
+-- Forum: Komputery (https://cs-joke.pl/forum-1.html)
+--- Forum: Sprzęt (https://cs-joke.pl/forum-2.html)
+--- Thread: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning (/thread-25524.html)


[Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - cruz.jules - 24 Apr 2018

Cześć,     Jestem początkujący dla ML i zdaję sobie sprawę z tego, że podczas pracy z moim Tensorflow na karcie graficznej ASUS STRIX-GTX960-DC2OC-2GD5 PCI-E 2 GB, program się zawiesza   Tensorflow wymaga procesora GPU o dużej przepustowości i bazuje na wielu zasobach, z którymi miałem do czynienia, wydaje mi się, że optymalnym rozwiązaniem dla GFX jest GTX 1080Ti, 1080 lub 1070   Jestem dość sprzedany na tym https:

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - sanjay.suryavansi - 24 Apr 2018

dzięki za życzliwą odpowiedź! Czy mogę zapytać, czy mógłbyś uprzejmie zasugerować resztę? mobo, procesor, itp .. jestem naprawdę bardzo nowy w tym! czy ktoś próbował zamówić większość części od amazon do singapuru? nie ma lokalnej gwarancji (choć zdaję sobie sprawę z tego, że Amazon zwraca uwagę), czy to problem? każda z tych części (szczególnie PSU) miałaby problemy z naszymi lokalnymi dostawami energii elektrycznej (240 w porównaniu do 110 w stanach)

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - aathompson - 24 Apr 2018

Czy mogę wiedzieć, jaki jest twój budżet? Czy potrzebujesz procesora z dużą liczbą rdzeni / szybkości? Ile pamięci RAM jest potrzebne do uczenia maszynowego? Na koniec potrzebna jest również klawiatura / mysz / monitor?

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - sanvijna - 24 Apr 2018

Psycovirus napisał: Czy mogę wiedzieć, jaki jest twój budżet? Potrzebujesz dużej liczby rdzeni

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - grant.glanvill - 24 Apr 2018

pewpewpew napisał: Dziękuję Ci. Mam nadzieję na około 2-2,5 tys Patrząc na i7, RAM wystarczy 16 Potrzebujesz klawiatury i monitora Nie potrzebujesz myszy Jeszcze raz dzięki! To dla mnie trudne zadanie. Nie wiem zbyt wiele o uczeniu maszynowym czy Tensorflow. Nie jestem pewien, czy procesor Ryzen AMD będzie działał lepiej dla tego systemu, ponieważ są one korzystniejsze cenowo. Również dla GPU, AMD wydało właśnie RX Vega 64, który ma tyle samo lub nawet więcej FP32 w porównaniu do 1080 Ti, <12 Tflops. Ma nawet 25 Tflops z FP16, którego GTX 1080 Ti nie posiada. Jednak AMD obiecał działający sterownik do aplikacji uczenia maszynowego, takich jak Tensorflow w niedalekiej przyszłości. Podczas gdy GTX 1080 Ti współpracuje z Tensorflow. Ponadto, dla monitora, wystarczy prosty monitor, 24 "FHD zrobi?, Ponieważ będzie to o wiele tańsze niż monitory gier ... Tak więc, nie jestem pewien, jaki rodzaj kompilacji zalecałby do uczenia maszynowego. Mam nadzieję, że ekspert w ML może ci w tym pomóc.

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - danielpsyc - 24 Apr 2018

Titan X lub Tesla. nie marnuj swoich pieniędzy na konsole GPU.

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - n3epvva - 24 Apr 2018

Reddit Wątek amd_has_superior_compute_performance_what_exactly Omawia obsługę sprzętu. Zalecana jest nVidia GTX 1080 Ti.

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - patoconnell10 - 24 Apr 2018

Cześć, przepraszam za temat abit ale gdzie mogę zacząć uczyć się o uczeniu maszynowym?

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - 125669 - 24 Apr 2018

pauley, mccoy napisał: Cześć, przepraszam za temat abit ale gdzie mogę zacząć uczyć się o uczeniu maszynowym? Spróbuj Coursera https:

RE: [Pomoc!] Poleć mi RIG dla Deep Learning - priyapatils84 - 24 Apr 2018

Zdobądź 1070, jeśli twoje fundusze są ograniczone (nadal szybsze niż zwykły GTX Titan X (Maxwell)) ..... ale patrząc na twój budżet możesz wyskoczyć do 1080ti, jeśli planujesz zrobić większe sieci powiedzieć LSTM z 1024 ukrytymi jednostki (i wielkość partii> 64). Małe LSTM (128 ukrytych jednostek, wielkość partii> 64) na GTX 1080 Ti nie będzie dużo szybsze niż w przypadku GTX 1070. W przypadku CPU prawie każdy wielowątkowy procesor jednordzeniowy może poradzić sobie z pojedynczym układem GPU ... Prędkości taktowania nie mają większego znaczenia, o ile są większe niż 2ghz, a większość cPu jest w dzisiejszych czasach. Mówiąc, że choć wielo rdzeniowy proces cpus pomaga w innych zadaniach, takich jak wstępne przetwarzanie lub badanie