MXNETをスムーズに実行するための最適なハードウェア要件は何ですか

Question

私は自分のMacBookProを使用しています。私はmxnet pythonデモコードを実行しようとしていますが、実行時間は非常に遅いです。コードを実行するのに多くの時間がかかります。これは正常ですか？また、私は、NVIDIAからCUDA対応のGPUをはるかに高速に実行されますラズベリーパイの上に3

Answer 1

ほとんどすべての深い学習の枠組みを（MXNetが含まれています）mxnetを実行したいです。 GPUは深い学習に必要なベクトル計算の種類を100倍高速化することがよくあります。 Appleは数年前にNVIDIA GPU搭載のマシンを構築することを中止しました（2012 IIRC）。そのうちの1つがある場合は、CUDA working on your Macがあることを確認してください。私は、Appleが出荷しているAMDまたはインテルGPUをMXNetに使用させる方法については今は認識していません。また、最速のGPUであっても、深い学習の仕事はしばしば数時間、数日、または数週間かかることがあります。あなたが使用しているハードウェアにかかわらず、忍耐力は確かにゲームの一部です。

つまり、GPUは深い学習システムを実行する唯一の方法ではありません。特に、事前に訓練されたモデルで予測（推論）を行うために、CPUはしばしばうまく機能します。したがって、これはsemantic image processingのようなタスクに役立ちます。 トレーニングを受ける場合、小さなデータセットや小さなモデルを使用すると、より速く実行できます。また、CPUを最大限に活用するために、Intel's MKLのような良いBLASライブラリがインストールされていることを確認してください。

しかし、ラズベリーパイのうちいずれかの有用な作業でも推論のために、いくつかの慎重な最適化を取るために起こっている取得します。これは活発な科学研究の分野です。たとえば、this paperを参照してください。または、USB hardware acceleratorを追加してください。