深い学習のための最高のGPU + CPU設定

Question

深い学習を使って大規模な画像分類作業を行う予定です。 システム全体（GPU、CPU、ハードディスク、RAMなど）に2万5千ドルを費やすことができるとすれば、どのシステムを検討すべきですか？

複数のGPUをまとめてスタックすると、詳細な学習コード（Caffeなど）を大幅に変更する必要がありますか？

Answer 1

最も高価なオプションは、170TFLOPSのHPC用の最高のシステムであるDGX-1（http://www.nvidia.com/object/deep-learning-system.html）です。理論的には、6つのクラスターを1つのクラスターでギャングし、1つのPFLOPSを達成することができます。

Answer 2

これは実際に使用するソフトウェアによって異なります。 TensorFlowを使用している場合、複数のGPUSがサポートされています。この場合、SLIを搭載した2台のNvidia GTX 1080を搭載したマシンを手に入れることになります（それ以上の商用マシンを手に入れるのは難しいでしょう）。 2つのGPUSを持つHP OMEN Xのようなものを手に入れることができますが、プレミアムを支払うことになります。

あなたがTheanoを使用している場合、私の知る限り1 GPUしかサポートしていないので、意味が分かりません。それ以上に得る。

sci-kitラーニングを使用している場合は、GPUサポートがないため、代わりに高速のCPUを使用することをお勧めします。新しいi7には4つ以上のコアが搭載されているので、そのうちの1つをお勧めしますが、予算に制限がない場合は、10以上のコアを持つXeonプロセッサを使用できます。

しかし、これはすべて予算にまで下がります。これらのことになると、あなたは無限の金額を使うことができます。私たちは3000人について話していますか？ 5000？ 10k？... 3000の場合、2x 1080とかなり良いi7を得ることができるはずです。おそらくほとんどのアプリケーションで必要なのはこれだけです。