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目前，我在我的CPU (i7-6700 K)上学习了使用TensorFlow而不启用AVX2的深层神经网络。这些网络需要大约3周的时间才能了解。因此，我正在寻找一种(便宜的)方法来加快这一过程。最好是编译TensorFlow，启用AVX2，还是购买像GeForce GTX1650Super(约180欧元和1408 CUDA核心)这样的廉价1 GPU？使用廉价的1 GPU的估计性能增益是多少？
1比目前的</e
浏览 0提问于2020-02-19得票数 0
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我正在尝试使用FPGA/GPU来加速我的任何软件。在这两个中选择，我有点迷惑。哪些领域适合FPGA，哪些领域适合GPU (如图像处理适合GPU)。此外，知道哪些区域可以加速20倍以上也是很好的。我对GPU更感兴趣，因为与FPGA相比，GPU更便宜，编程更容易
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
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我正在尝试制作一些新的web，这些API将从GPU处理中大大受益于已完成/经过培训的机器学习模型。我想让这成为一个公开可用的端点。但是，，我不知道在哪里可以托管一个机器学习爱好项目API?，如果有更好的方法(即只使用GPU，同时处理一个API请求，这是不常见的)，我也对此持开放态度。AWS定价谷歌云定价
最便宜的</em
浏览 9提问于2020-11-06得票数 0
Intel Core Duo, AMD Athlon 64 X2 4200+, or faster processor GPU: 64MB of graphicsmemory
我只有一个2.8GHzPentium 4进程，它没有上面列出的处理器那么好。我不想升级我的处理器，因为我认为这意味着我必须改变主板等。所以，我的问题是，我能买到的最便宜的PCI是什么，它将允许我通过浏览器播放平滑的1080 p闪存视频。我想我
浏览 0提问于2011-06-28得票数 0
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我理解Tensorflow需要(对于GPU计算)一个具有Nvidia计算能力的GPU >= 3.0。有许多这样的GPU可供选择。面向游戏的GPU，例如GeForce模型，要比面向计算的GPU(如Tesla )便宜得多。我有限的理解是，面向计算的模型可能缺少视频输出(不需要计算)，而游戏模型可能正在做32位的数学运算，而不是64位。假设Tensorflow使用
浏览 5提问于2016-03-31得票数 6
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最近，我用AMD A4-6300开发了一台便宜的PC机，到目前为止，我在Ubuntu16.04中安装了一个合适的驱动程序(我知道它支持14.04，但由于某些原因，我不能放弃16.04 )。现在，我计划买一个便宜的Nvidia GT 730或210。提前谢谢。
更新:我还计划再买一台显示器。我应该连接APU上的第一个监视器和GPU上的
浏览 0提问于2016-12-04得票数 1
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我正在为生产部署购买一个GPU。我正在考虑是否购买一个现成的gpu，如Nvidia GTX 1060 TI或花费更多的钱，并购买Jetson TX2.空间对我们来说不是一种限制。但在谷歌上搜索的时候，我无法对两者进行比较。
我应该如何比较这两个gpus呢？按价格计算，GTX 1060比Jetson TX2便宜得多。
浏览 0提问于2019-01-27得票数 0
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我有两个重要的因素: 1)以太网速度；2) cuda计算。其他因素:工厂频率和超频频率的系统稳定性，可扩展性。Maximus XI Hero Z390，两台带有NVlink的2080 to，一台10 10Gbit 4倍，用于连接到10 10Gbit服务器。我想我会有8x和4x与2080 10的连接，和4倍的NIC 10 Gbit。您能确定PCI在B情况下的速度，以及深入学习硬件的要求吗？
您会
浏览 0提问于2019-01-06得票数 2
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系统内存的实时2D渲染
、、、、
通过编写一个视频过滤器来处理系统中的图像/帧数据(而不是视频)内存，呈现2D图形，应该是跨平台的(至少Windows、Linux和OSX)并且工作非常快，我查看了不同的渲染器，比如、和许多其他项目。我更喜欢没有GPU的要求，所以我的重点是软件渲染到目前为止。令人遗憾的是，Cairo在复杂路径上可能变得非常慢&梯度和微小路径段产生难看的几何错误，AGG也很慢，因为缺少优化，这需要用户进行大量的工作，其
浏览 7提问于2015-08-13得票数 5
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我有一台带有Ubuntu10.10和Nvidia GTX 480图形卡的双Xeon机器，我想在CPU和GPU上使用OpenCL。我用apt安装了最新的Nvidia驱动程序( Nvidia -current)，并从Nvidia页面下载并安装了最新的CUDA工具包(3.2)。但这只允许我在Nvidia GPU上运行OpenCL代码，而不是在CPU上运行。那时，我能
浏览 0提问于2010-11-30得票数 5
最近我试着运行一个程序，它在运行Windows 7的AMD Radeon 5670 GPU上被正确编译和执行。现在，当我想在NVIDIA GPU Tesla 2500上运行时，它不能工作。但是，当我将设备改为CPU (uisng clGetDeviceIds()参数CL_DEVICE_TYPE_GPU)时，相同的内核代码给出了输出。这里我使用的是Ubuntu 10.10。我尝试运行NVIDIA SDK附带的一些示例程序，这些程序运行正常，并显示了现有GPU</e
浏览 0提问于2011-11-17得票数 3
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我正在使用来自python的基于CPU的tensorflow (非GPU平台)。我想使用load_dataset，random_mini_batches，convert_to_one_hot等tf_utils软件包的功能。然而，来自神经网络的github依赖于tensorflow-gpu。是否有任何其他基于CPU的软件包(对于非GPU平台)？
浏览 1提问于2017-10-17得票数 0
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我有一个带有AMD Ryzen 52500 u(与集成的radeon 8移动GPU)处理器的笔记本，并使用Ubuntu18.04.2。我想在CPU和GPU上使用C++运行一些C++计算。(PAL，HSAIL)设备型GPU设备拓扑(AMD) PCI，05:00.0
设备配置文件FULL_PROFILEclCreateContextFromType(NULL，CL_DEVICE
浏览 4提问于2019-03-25得票数 3
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我试图理解使用CUDA定时器(事件)和常规CPU定时方法(gettimeofday在Linux上等)执行内核定时之间的区别。通过阅读第8.1节，我觉得唯一真正的区别是，当使用CPU计时器时，需要记住同步GPU，因为调用是异步的。想必CUDA事件API会为您做这件事。所以，这是否真的是一个问题：
通过GPU事件，您可以获得一个固有的独立于平台的定时API，而对于CPU，您需
浏览 2提问于2013-12-21得票数 0
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我目前有一个高端GPU安装在我的服务器-我正在考虑安装一个廉价的GPU，以支持显示器。
原因是服务器正在为OpenCL使用高端GPU，而我希望保留它的资源，只用于计算，而不提供监视器。我可以安装一个便宜的GPU，如ZOTAC GeForce GT 610 (512 MB)，并使用它作为显示器的主gpu，然后高端gpu将免费计算。我问这是因为我以前没有尝试过，我不知道操作系统(Win
浏览 0提问于2012-08-25得票数 1
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