LINUX.ORG.RU

Внешнее устройство для Machine Learning

 


0

2

Привет. Стал увлекаться машинным обучением, тренировкой нейронных сетей и всего такого.

У меня достаточно мощный ноут i7 32gb со встроеной видюхой. Более чем достаточно для всех задач, кроме обучения нейронок.

Покупать десктопную машину или ноут с дискретной видюхой не охота.

Есть ли варианты внешнего устройства для машинного обучения?

Всё, что я нешел это вот такая штуковина https://3dnews.ru/978171 Но мощность этого свистка непонятна, в комментариях пишут, что для обучения нейронок тоже маловато.

Хочется именно оффлайн учить? Просто полно онлайн решений. От бесплатного colab до всяких Google Cloud и Paperspace.

anonymous ()

не то. Нужен видеоадвптер NVidia, так как в библиотеках для машинного обучения лишь ограниченная поддержка вычислений вычислений в GPU за исключением поддержки CUDA.

Partisan ★★★★ ()

Intel Neural Compute Stick 2

No way. Он не про обучение.

И да, eGPU же.

anonymous ()

Тут есть несколько вариантов. Если просто поиграться, то можешь пообучать нейронки хоть на CPU - будет очень медленно, но для поиграться наверное хватит. Если хочешь чего-то более серьезного, то без видеокарты (а то и фермы видеокарт) не обойтись. Можно не париться и просто собрать ПК с какой-нибудь хорошей Nvidia видеокартой и транировать на них уже. Не хочешь ничего собирать, но хочется тренировать пошустрее - Google Cloud тебе в помощь (или аналоги какие-нибудь, я про них не слышал).

К внешним видеокартам я как-то немного предвзято отношусь - там и требование к каналу подключения, и питать как-то надо. А кейсы для внешних видеокарт сами по себе неплохих денег стоят.

zamazan4ik ★★ ()

К ноуту можно подключить внешнюю видюху.

pawnhearts ★★★★★ ()

Прежде чем покупать железки, поставил бы ты задачку для начала. Вдруг тебе и процессора хватит? Для поиграться, можно рискнуть раздобыть Statistica с нейромодулем.

DarkAmateur ★★★ ()
Ответ на: комментарий от crutch_master

а самое забавное, что эти нейронные сети нигде не нужны кроме яндексов всяких. все эти курсы тупо развод на деньги. мне вспоминаются всякие курсы по игре на форексе когда каждой домохояйке обещали стать крутым трейдером. теперь вон лошкам обещают крутую работу с зарплатой в 200 тыщ сразу.

tz4678 ★★ ()
Ответ на: комментарий от tz4678

Ничего забавного. Вы делаете типичную ошибку: если вы чего-то не знаете, то вам кажется, что его и нет.

В действительности нарастание популярности машинного обучения вызвано достижением практически полезных результатов. Кстати, современное машинное обучение - это не только нейронные сети. Есть ещё ряд алгоритмов, а также развивается применение сочетания разных алгоритмов для получения наилучшего результата (ensemble learning).

Partisan ★★★★ ()
Ответ на: комментарий от tz4678

а самое забавное, что эти нейронные сети нигде не нужны

А капчи всякие? Или порно делать с заменой лиц? Да его скоро вообще снимать не надо будет. Просто нейронки на видеокартах слабоваты для такого.

crutch_master ★★★★★ ()

а что использовать облако религия не позволяет?

xmikex ★★★★ ()
Ответ на: комментарий от tz4678

Ну не хочешь, не пиши, кто тебя заставляет.

ты сам-то это «порно» видел?

Ну кривовато еще, но прогресс есть.

crutch_master ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от tz4678

Для нейронки не нужна высокая скорость. Просто загрузить одну программу в видеокарту и подождать. Это не игра, где надо постоянно обновлять текстурки и т. д.

KivApple ★★★★★ ()

Тебе вряд ли имеет смысл покупать какое-либо железо. Оно никогда не окупится. Если хочется пострадать фигней - используй облака, которые специально под это (python + tensorflow). Если случится чудо и наигравшись не забросишь, всегда сможешь перенести к себе и купить железо под конкретную задачу. Железки лучше читать на форумах, посвященных tensorflow, это не майнинг и не игрушки, тут не нужно много памяти, но нужно много вычислителей, между которыми низкий оверхед обмена данных, и лучше смотреть что рекомендует народ. И от NN к NN могут быть разные нагрузки и разные ограничения.

slapin ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от slapin

тут не нужно много памяти

Да, ведь 1 сэмпла на батч хватит всем :-) Память нужна. Как, конечно, и вычислительные ядра.

anonymous ()
Ответ на: комментарий от anonymous

Да, нужна, просто в меньшей степени. И tensorflow умеет хандлить ситуации с разным количеством памяти, в отличие от игрулек, а количество связанных вычислителей имеет прямой импакт и сразу. Тут короче от задачи зависит, конечно.

slapin ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от anonymous

или в в облаке Amazon, или Microsoft Azure, или в облаке NVidia NGC.

Своё GPU окупится, если пользоваться достаточно долго.

Partisan ★★★★ ()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.