60K 深度學習機 - 3C
By Ingrid
at 2018-05-23T03:49
at 2018-05-23T03:49
Table of Contents
我某種程度讚同這個說法(影像相關訓練),
網路上常見的說法是,
不要把錢花在CPU上, 要花在GPU上,
目前也買了上百萬的機器,
發現CPU其實也是蠻重要的.
如果你只是單訓練一個模型,
CPU不要太差就可以, GPU要好,
但如果同時訓練很多模型(如hyper-parameter tuning),
CPU就重要了.
但我的論點不同的地方是,
這不是因為用CPU來做tuning (這個大概是1/20x-1/30x的速度, 不太合理),
而是bottleneck會變成data preprocessing.
我通常是用8-16個CPU worker來餵一張GPU,
如果8張GPU一起上, 就是要64-128個thread,
爛CPU這時候就開始swap,
GPU就會餵不飽然後訓練變的很慢.
目前有在打算自己的玩樂訓練用機要買AMD TR,
但聽說Library對AMD的優化不好 (我沒有用過AMD, Intel i9買不起),
請問有人有實測的經驗嗎?
謝謝!
※ 引述《kuarcis ()》之銘言:
: 這邊提供一些個人實作上的經驗
: 目前要組深度學習機,假如你同時符合以下三個情境:
: A.目的是為了學怎麼開發(沒有已經做好的模型)
: B.要在某個期限之內有明確產出或結論
: C.資金不足以直接全部設備攻頂的狀況下,
: 強烈建議先把資金砸在CPU上
: 為什麼呢?
: 因為深度學習有一件很重要的事情叫做tuning
: tuning的時候很難預期參數或是layer到底好不好
: 這種狀況下最好的策略是:開很多個不同參數的模型,一起訓練
: 假設你是用NVIDIA的顯卡跑計算,會遇到一個問題:
: NVIDIA的顯卡,一個GPU一次只能跑一個任務(計算)
: 執行的時候可以多個執行序一起排隊等GPU用
: 但是計算的時候,所有執行序還是要排隊等GPU閒下來
: 可以參考quora上這篇問答:
: https://goo.gl/8thHLG
: 用CPU同時跑模型其實有類似的問題
: 但是CPU核心很便宜(跟GPU比),可以直接1950X或是買xeon/epyc解決
: 接下來,就是真正的問題:
: 你的模型用CPU跑跟用GPU跑,速度到底差多少
: 一樣回到前面的三個情境
: 假如你發現你的模型用CPU跑跟用GPU跑速度只差一倍
: (這在開發過程中很合理)
: 但是你的程式碼在同時訓練多個模型的時候,
: GPU版的程式碼要排隊等GPU核心空閒,CPU版的不用
: 差距會縮小,
: 甚至整個tuning的過程,可能用CPU做比較快
: 至於你的程式有多少執行時間,是用在GPU外處理資料的部分
: 那就是另外一個故事了
: 大guy4john
: ※ 引述《bear1222 (棕熊)》之銘言:
: : 已買/未買/已付訂金(元):未買
: : 預算/用途:練習深度學習,不玩遊戲
: : CPU (中央處理器):Intel i7-8700 3.2GHz
: : MB (主機板):華碩 ROG STRIX Z370-F GAMING
: : RAM (記憶體):金士頓 16G*2 DDR4-2133
: : VGA (顯示卡):EVGA GTX1080 FTW GAMING ACX3.0 8G
: : HDD (硬碟):WD 1TB (10EZEX) 藍標
: : SSD (固態硬碟):Intel 760P 256G
: : DVD-RW (燒錄機):無
: : PSU (電源供應器):海韻 Focus+ SSR-750FX 750W
: : CHASSIS (機殼):F.D R5(永夜黑)靜音款
: : MONITOR (螢幕):無
: : Mouse/KB (鼠鍵):無
: : 其它 (自填):CPU散熱:快睿 H7
: : Windows 10 64bit 中文家用隨機版
: : 注意1:自稱小妹或會透露自己性別的舉動要注意可能會引來不必要的紛擾,請注意。
: : 注意2:標題是否有寫明"預算"、"用途"? 沒有請按Ctrl+x 然後按T改標題
: : 注意3:請多加利用線上估價系統來進行估價以及價格查詢 (僅供參考)
: : 禁止任何估價系統的連結,估價系統的估價單號
: : 與估價系統網址的數字。視為估價單單號。
: : 與相關包含手寫、excel、估價系統的擷圖連結。
: : 2017/07/01會處罰。
: : 菜單文與情報文,禁止任何估價系統連結與擷圖、包含文字估價單號碼。
: : (參閱板規1-2-3、1-3-9)
: : 違反者:刪文、水桶十日。
: : 注意4:為保障您的權益,購物消費請索取統一發票,並盡量以含稅價取貨
: : 注意5:若有任何問題請先洽詢板務。
: : 除了練習Python TensorFlow、Pytorch等深度學習框架外
: : 偶爾也會用Visual Studio寫寫C++ code
: : 都主要著重於影像處理、電腦視覺領域
: : 請各位大大不吝指教了,謝謝!
: : 總價 (未稅/含稅):60068
--
▂▃▄▃▂
◢ ˙ ◣
˙ ▅
▉▃ /◤ 喵喵~~~~
▊▏◣╲ˍ ╱▎
--
網路上常見的說法是,
不要把錢花在CPU上, 要花在GPU上,
目前也買了上百萬的機器,
發現CPU其實也是蠻重要的.
如果你只是單訓練一個模型,
CPU不要太差就可以, GPU要好,
但如果同時訓練很多模型(如hyper-parameter tuning),
CPU就重要了.
但我的論點不同的地方是,
這不是因為用CPU來做tuning (這個大概是1/20x-1/30x的速度, 不太合理),
而是bottleneck會變成data preprocessing.
我通常是用8-16個CPU worker來餵一張GPU,
如果8張GPU一起上, 就是要64-128個thread,
爛CPU這時候就開始swap,
GPU就會餵不飽然後訓練變的很慢.
目前有在打算自己的玩樂訓練用機要買AMD TR,
但聽說Library對AMD的優化不好 (我沒有用過AMD, Intel i9買不起),
請問有人有實測的經驗嗎?
謝謝!
※ 引述《kuarcis ()》之銘言:
: 這邊提供一些個人實作上的經驗
: 目前要組深度學習機,假如你同時符合以下三個情境:
: A.目的是為了學怎麼開發(沒有已經做好的模型)
: B.要在某個期限之內有明確產出或結論
: C.資金不足以直接全部設備攻頂的狀況下,
: 強烈建議先把資金砸在CPU上
: 為什麼呢?
: 因為深度學習有一件很重要的事情叫做tuning
: tuning的時候很難預期參數或是layer到底好不好
: 這種狀況下最好的策略是:開很多個不同參數的模型,一起訓練
: 假設你是用NVIDIA的顯卡跑計算,會遇到一個問題:
: NVIDIA的顯卡,一個GPU一次只能跑一個任務(計算)
: 執行的時候可以多個執行序一起排隊等GPU用
: 但是計算的時候,所有執行序還是要排隊等GPU閒下來
: 可以參考quora上這篇問答:
: https://goo.gl/8thHLG
: 用CPU同時跑模型其實有類似的問題
: 但是CPU核心很便宜(跟GPU比),可以直接1950X或是買xeon/epyc解決
: 接下來,就是真正的問題:
: 你的模型用CPU跑跟用GPU跑,速度到底差多少
: 一樣回到前面的三個情境
: 假如你發現你的模型用CPU跑跟用GPU跑速度只差一倍
: (這在開發過程中很合理)
: 但是你的程式碼在同時訓練多個模型的時候,
: GPU版的程式碼要排隊等GPU核心空閒,CPU版的不用
: 差距會縮小,
: 甚至整個tuning的過程,可能用CPU做比較快
: 至於你的程式有多少執行時間,是用在GPU外處理資料的部分
: 那就是另外一個故事了
: 大guy4john
: ※ 引述《bear1222 (棕熊)》之銘言:
: : 已買/未買/已付訂金(元):未買
: : 預算/用途:練習深度學習,不玩遊戲
: : CPU (中央處理器):Intel i7-8700 3.2GHz
: : MB (主機板):華碩 ROG STRIX Z370-F GAMING
: : RAM (記憶體):金士頓 16G*2 DDR4-2133
: : VGA (顯示卡):EVGA GTX1080 FTW GAMING ACX3.0 8G
: : HDD (硬碟):WD 1TB (10EZEX) 藍標
: : SSD (固態硬碟):Intel 760P 256G
: : DVD-RW (燒錄機):無
: : PSU (電源供應器):海韻 Focus+ SSR-750FX 750W
: : CHASSIS (機殼):F.D R5(永夜黑)靜音款
: : MONITOR (螢幕):無
: : Mouse/KB (鼠鍵):無
: : 其它 (自填):CPU散熱:快睿 H7
: : Windows 10 64bit 中文家用隨機版
: : 注意1:自稱小妹或會透露自己性別的舉動要注意可能會引來不必要的紛擾,請注意。
: : 注意2:標題是否有寫明"預算"、"用途"? 沒有請按Ctrl+x 然後按T改標題
: : 注意3:請多加利用線上估價系統來進行估價以及價格查詢 (僅供參考)
: : 禁止任何估價系統的連結,估價系統的估價單號
: : 與估價系統網址的數字。視為估價單單號。
: : 與相關包含手寫、excel、估價系統的擷圖連結。
: : 2017/07/01會處罰。
: : 菜單文與情報文,禁止任何估價系統連結與擷圖、包含文字估價單號碼。
: : (參閱板規1-2-3、1-3-9)
: : 違反者:刪文、水桶十日。
: : 注意4:為保障您的權益,購物消費請索取統一發票,並盡量以含稅價取貨
: : 注意5:若有任何問題請先洽詢板務。
: : 除了練習Python TensorFlow、Pytorch等深度學習框架外
: : 偶爾也會用Visual Studio寫寫C++ code
: : 都主要著重於影像處理、電腦視覺領域
: : 請各位大大不吝指教了,謝謝!
: : 總價 (未稅/含稅):60068
--
▂▃▄▃▂
◢ ˙ ◣
˙ ▅
▉▃ /◤ 喵喵~~~~
▊▏◣╲ˍ ╱▎
--
Tags:
3C
All Comments
By Leila
at 2018-05-23T21:54
at 2018-05-23T21:54
By Frederic
at 2018-05-26T12:33
at 2018-05-26T12:33
By Harry
at 2018-05-29T23:14
at 2018-05-29T23:14
By Ula
at 2018-06-01T10:14
at 2018-06-01T10:14
By Odelette
at 2018-06-06T01:45
at 2018-06-06T01:45
By Yuri
at 2018-06-07T16:27
at 2018-06-07T16:27
By Delia
at 2018-06-11T18:17
at 2018-06-11T18:17
By Delia
at 2018-06-15T04:14
at 2018-06-15T04:14
By Ida
at 2018-06-15T05:22
at 2018-06-15T05:22
By Adele
at 2018-06-18T14:43
at 2018-06-18T14:43
By David
at 2018-06-20T19:16
at 2018-06-20T19:16
By Rachel
at 2018-06-24T19:41
at 2018-06-24T19:41
By Puput
at 2018-06-29T16:26
at 2018-06-29T16:26
By Susan
at 2018-07-04T10:24
at 2018-07-04T10:24
Related Posts
PHILIPS 32型曲面極速電競顯示器 $7988
By Victoria
at 2018-05-23T01:09
at 2018-05-23T01:09
請推薦可以壓制1950X的散熱器…
By Delia
at 2018-05-23T00:07
at 2018-05-23T00:07
12K舊機升級
By Emma
at 2018-05-22T23:53
at 2018-05-22T23:53
某購物網良心發現
By Charlotte
at 2018-05-22T23:36
at 2018-05-22T23:36
35K影片機
By Xanthe
at 2018-05-22T23:35
at 2018-05-22T23:35