機器學習(資料分析或類神經)的cpu選擇 - 3C

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主要是要跑一些kaggle上的題目,或是跑一些影像辨識的類神經模型,

程式為python 及其套件 主要為tensorflow, sklearn, numpy, pandas, cv2等

不知道cpu的選擇是執行序多比較好 還是時脈高比較好,

還有,AMD跟Intel在這方面,哪一家會有特別優化嗎?


主機不加顯卡預算上限為7萬

目前已確定需求為

記憶體16G *4
1個512g SSD做系統槽
1個256g SSD用來放進行的案子的資料讀取檔
(有時資料是很大且很零碎,除全讀會超過ram的大小外,
批次讀取又會浪費太多時間在磁碟讀取...)

至少1個2T HD放資料

以上以及電源供應器或機殼等皆沒有特殊品牌情節,

品質不要太誇張且保固不要太機車就好

所以就差CPU跟主機板,不知道要挑I社還是A社

另外,11/11有甚麼買法可以更優惠嗎?

感謝回答!


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All Comments

Lucy avatarLucy2018-11-10
如果預處理是瓶頸且同時跑的job不多, 選時脈高.
Bethany avatarBethany2018-11-14
否則選核心多.
另外我也想知道AMD的CPU在這個應用上會不會比較弱.
Charlotte avatarCharlotte2018-11-16
70k 可以拿 gou 了吧
Ursula avatarUrsula2018-11-17
*gpu
Zora avatarZora2018-11-21
如果有用intel自家AI的東西才有差吧
不然其實差異不大挑便宜的吧
主要在顯卡
Queena avatarQueena2018-11-25
跑影像辨識的話就顯卡最重要,若是單純跑資料分析就
多核+高時脈cpu
Megan avatarMegan2018-11-26
看你會不會寫多核預處理 numpy預設單核
Jack avatarJack2018-12-01
個人會挑intel,因為軟體開發比較多根據i社的函式庫
跟指令集優化
Charlie avatarCharlie2018-12-04
我記憶體是32g都嫌太多啦 NN本來就都batch training
不用讀整個資料集 就看你會不會寫
Franklin avatarFranklin2018-12-08
你會寫多核code才買阿
John avatarJohn2018-12-09
我最近也在選CPU,最後決定Intel
Donna avatarDonna2018-12-13
如果你完全不考慮sklearn or numpy那好像比較沒差異
Frederic avatarFrederic2018-12-16
Intel有推出MKL跟https://intel.ly/2JHrerQ
Catherine avatarCatherine2018-12-19
我其實覺得高時脈在多數應用下都有很大助益,小型開
發專案用高時脈核心比較佔便宜,畢竟要寫成平行處理
Olga avatarOlga2018-12-22
也是需要很多Effort,資料的彙整及process排程都很
費工,但是心裡要有底資料量大process flow要改寫
Emma avatarEmma2018-12-23
amd可以用OpenBLAS...但是我「個人」覺得好像
intel在大多項目穩定一點
Skylar DavisLinda avatarSkylar DavisLinda2018-12-23
東西很肥的時候跟小型開發案的狀況一定要分開處理
Robert avatarRobert2018-12-26
另外原PO可能要考量一下你的preprocess佔多少時間
如果preprocess還好,那時脈高一點可能真的比較有用
Valerie avatarValerie2018-12-28
@sma1033 如果是寫Java lambda多執行緒蠻無腦寫的
Selena avatarSelena2019-01-01
我是寫Python,目前覺得多序的程式寫起來很多坑...
Gilbert avatarGilbert2019-01-02
而且很多方便的Lib都用單核運算,所以覺得時脈重要
Sarah avatarSarah2019-01-05
GIL...寫起來有點麻煩(當然比較安全啦...只是Orz
Odelette avatarOdelette2019-01-08
對啊平行程式不好寫,且限制很多,不如單核高時脈跑
Dinah avatarDinah2019-01-10
我昨天才組一台3w的小型開發機i3-8350K+1070ti
Hazel avatarHazel2019-01-12
資料處理平行推薦R語言,三行parallel很方便
Sandy avatarSandy2019-01-17
會來發問就是 就是很多lib原生頂多支持到4核
Candice avatarCandice2019-01-21
這種時候自己寫平行運算就很麻煩,才來問看看前輩們
Quanna avatarQuanna2019-01-23
0.0
Adele avatarAdele2019-01-25
自己寫平行kernel真的很花時間,除非有必要啦
Hedy avatarHedy2019-01-30
以前寫工廠AOI時候,整個演算法自己開發時,可以知
Hamiltion avatarHamiltion2019-02-04
到整個流程就能夠適時的把程式碼切開 用不同執行緒
Cara avatarCara2019-02-04
去跑 可是ML很多都是用別人lib 要切要做好多額外
的工作啊 囧rz
Jacky avatarJacky2019-02-05
python,R,Matlab對常見不複雜情況都有好用的平行函
式,複雜一點跟特定應用條件就可能要下來寫c++/cuda
Suhail Hany avatarSuhail Hany2019-02-06
那請問 現在買不到i9的話 8700k跟8086k價差值得嗎?
Victoria avatarVictoria2019-02-08
你說的沒錯啦 我也覺得是有點囧 只能假設它沒問題
哈哈
Rae avatarRae2019-02-11
申請國高帳號比較實在
Sierra Rose avatarSierra Rose2019-02-11
如果要train模型的話,有無顯卡會差非常多,尤其影
像類的模型可以透過gpu高度平行化,同一個模型的訓
練,有gpu大約快100倍以上,不是開玩笑的,看你是要
train 3天還是train一年