TWmegumin

48分

樓主

TWmegumin

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文章編號：74766365

一些tensorflow的問題

請問這樣組的話使用tenorflow的話會不會有什麼問題(顯示卡msi 980ti lite)，當初在intel平台上光是建立環境就遇到一堆錯誤，後來終於搞定了，不知道amd會不會有問題，有大佬可以健檢嗎?
(主要是很在意tensorflow官網說的intel提供mkl等優化)，目前使用網路上object detection開源碼來小幅度的修改來訓練模型，未來還不確定會不會更深入地去探討演算法(不知道有沒有跑錯版)

2019-09-22 22:16 #1

文章關鍵字

TensorFlow 問題

內爾海力森

623分

2樓

內爾海力森

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文章編號：74770933

你要不要移到「自組電腦分享」區？

小笨賢

4335分

3樓

小笨賢

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文章編號：74772299

艾莉安 wrote:
你要不要移到「自組電...(恕刪)

他想要用 AMD 2700X 跑神經網路...

... 但是這東西應該都是支援INTEL + N牌顯卡滴喔!!
要很多的運算...需要很高的穩定度....

我沒用我沒辦法真的說怎樣...

omniplay

182分

4樓

omniplay

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文章編號：74776005

tensorflow 只要求 GPU, 不管CPU的吧
硬體需求+系統需求 → https://www.tensorflow.org/install/gpu
聽說Intel I3都能跑.....
AMD 最新的EYPC都能跑了,Zen2-Ryzen會有什問題???
GPU一定要 Nvidia
效能由GPU Memory Bandwidth + GFLOPs + PCIe版本(v1.v2.v3.v4)+Cache影響
6GB VRAM↑ 會表現比較好
不過也有AMD GPU專用版的Tensorflow → ROCm出爐
Linux上面最難裝的都是GPU(尤其是Nvidia)
上次卡死在Linux Kernel太新, 太愛玩Kernel都裝最新的到4.19
Kernel是可以降版啦......
但AMD GPU專用版的Tensorflow-ROCm-2.0新版還是只支援到 Linux Kernel 4.18 ↓

TWmegumin

48分

樓主

TWmegumin

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文章編號：74777180

omniplay wrote:
tensorflow...(恕刪)

先感謝回覆，想問官網中Intel (mkl)優化會差很多嗎？新手搞不太懂這些東西，只知道很吃GPU又吃n卡所以特別買980ti，當初在Intel上建立環境很多錯誤弄了很久…怕買回來又要再除錯…

slash410

5297分

6樓

slash410

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文章編號：74777880

TWmegumin wrote:
先感謝回覆，想問官網...(恕刪)

出錯是正常的..... XDDDDDD

TWmegumin

48分

樓主

TWmegumin

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文章編號：74777911

slash410 wrote:
出錯是正常的.......(恕刪)

最後是有成功啦，只是真的被弄得很怕了，AMD在網路上的評價就是專業領域猛，遊戲輸Intel，但是又看見有人用MATLAB來計算時發現AMD屌輸Intel，所以是真的怕，目前開出來的兩種菜單3600比9600k還便宜1000多…

omniplay

182分

8樓

omniplay

個人積分：182分

文章編號：74808999

CPU	Intel	AMD
GPU	Nvidia	AMD
Deeplearning	Tensorflow(Nvidia限定)	ROCm(AMD、Nvidia)
Math Library	Intel MKL	AMD Core Math Library (ACML) OpenBLAS
Support Soft	Matlab	unknown

Deeplearning就兩大陣營~各家吹各家的號
跑對方陣營→→→跑→→→《對手函數》總是吃力不討好!

以前Intel Compiler就有壞紀錄 - 優化自己的CPU, 劣化其它對手(AMD、VIA)效能
後來被FOSS Linux 踢出Repo,
否則Intel Compiler -可是少數能編譯Linux Kernel除了GNU的GCC以外唯一Compiler

AMD CPU去跑Intel MKL當然分數不如 Intel
Intel CPU去跑OpenBlas效能也是大打折扣遠遠不如AMD CPU

針對Tensorflow, User唯一選擇就是 →→→ 靠邊站
既然已經選好邊再上來問,不「多次一舉」?
何況Deeplearning又不是只有兩家.....
AMD走向未來→→→開放源碼(OpenSource)
連Hw Driver都是(OpenCL、OpenBLAS)

要選都看User怎賭了
還有個《漏洞》勒?.....
這沒所謂的對錯！

另外, Deeplearning效能看的是GPU的「算力」.大概你沒挖過礦吧
只有蠢蛋才會拿CPU搞DL(摩爾定律已死),5GHz就死當了（除非超頻）
CPU的算力就是遠遠不及GPU.......
├─會有差的是-指令集(AVX2 v.s AMD64)
├─會有差的是CPU快取大小(L1、L2、L3)
└─會有差的是核心數量(Core Thread)

4F上GPU我總共提了四次,CPU只提一次(還故意拿最爛的那顆),
比重不同,重要性也不同,
Pythone要嘛死在版本.路徑.Library缺乏...
1F硬體選單
└─如果全部只能選一項($$$錢花在刀口)
那一項如果是GPU以外, 代表看來也抓不太到重點, 出錯是必然

Tensorflow
├─Nvidia 9系列在2019年的DL已經不算入門VGA了
├─Nvidia 10系列 1060↑ 4G VRAM才算入門
├─Nvidia 16系列 6G VRAM↑算中級
└─Nvidia 20系列算頂級
DL要跑到頂要求HW很燒錢..... 沒看頂級GPU貴到靠北,主流的也不便宜
官網就有Benchmark了

一些tensorflow的問題

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