Building a 50 Teraflops AMD Vega Deep Learning Box for Under $3K

deep-learning
radeon
vega

(Adavidoaiei Dumitru-Cornel) #1

AMD vine si el cu hardware pentru deep learning, machine learning prin noul model Vega, benckmark-urile sunt facute cu framework Cafee, momentan sunt suportate doar framework-urile bazate pe OpenCL, TensorFlow lucreaza sa introduca suport pentru OpenCL.

https://pro.radeon.com/en-us/vega-frontier-edition/


(Adavidoaiei Dumitru-Cornel) #2

Ceva de genul asta am patit in weekend cu training de modele ce foloseau ca si input imagini, am folosit CPU, desi frecventa la procesorul AMD A10 din latop trecea de 3Ghz, training-ul avansa very slow, cu GPU s-ar simti diferenta.

1-lKc-R1JFGKVjBkX_wmDQfg

Si o solutie care nu as putea spune ca e asa de low cost pentru un hobby, cred ca s-ar putea gasi si altceva.

The $1700 great Deep Learning box: Assembly, setup and benchmarks

Am mai incercat https://valohai.com/ ca si solutie de cloud GPU, ideea e ca iti pui scripturile intr-un repository GitHub si apoi zici din interfata web valohai.com sa ti le incarce de acolo dar din pacate nu le-a vazut, poate nu am facut ceva bine.


(Adavidoaiei Dumitru-Cornel) #3

In 2010, Dan Ciresan, a researcher at Professor Juergen Schmidhuber’s Swiss AI Lab, discovered that NVIDIA GPUs can be used to train deep neural networks and achieved a speedup of 50 times over CPUs.


(Adavidoaiei Dumitru-Cornel) #4

Un pic offtopic un nou model de placa video AMD:

Nvidia cu Titan V a ajuns la 110 TeraFlops, flops inseamna floating point operations.

teraFLOPS (TFLOPS) computer system is capable of performing one trillion (10^12) floating-point operations per second.