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https://github.com/dreamnettech/dreamtime
这个项目，有一个 option 选项，看起来 NV 的 GPU 比较厉害，我也不知道用 Inter 的集成显卡能不能处理，是费时间，还是效果不好呢。。。
看这里没有讨论的，我也不知道 github 的项目能不能讨论，还是没人知道这个机器学习的东东呢。
 | 1 LZSZ 2020-05-07 00:04:47 +08:00 - -! 大哥这还用问吗？ |
 | 2 SakuraSauce 2020-05-07 00:26:25 +08:00 via Android inter=intel 喵？ NVIDIA 显卡肯定比核显厉害喵！ |
 | 3 nvkou 2020-05-07 00:35:17 +08:00 via Android Intel 不是 inter 是不同的 nv 的是战术核显卡 Intel 的是核显 都能加速单指令多数据的计算场景，但当量不一样啊 小马拉大车是不行的 这里不讨论是因为在这是常识 |
 | 4 honjow 2020-05-07 00:38:57 +08:00 via iPhone 核显和独显。常识啊 |
 | 5 minami 2020-05-07 00:39:58 +08:00 nVidia 的 CUDA 是深度学习的事实标准，除了谷歌有自己的 TPU，大部分研究人员都是用 N 卡进行训练的，所以无可取代，毕竟 CUDA 是私有标准 当然 AMD 搞了个骚操作，ROCm 平台可以白嫖 CUDA 的成果，比如你可以在 ROCm 上跑 PyTorch 这样本来是默认 CUDA 后端的深度学习库 Intel 这边，由于显卡比较弱势，主要靠 FPGA 发力。不过也搞了个奇怪的后端 PlaidML，使用 keras 接口，可以在 I/A/N 三家显卡上进行训练 以上这些都是关于深度学习训练的，如果只是推理，倒是可以利用各种推理库，将模型落地到设备上，比如腾讯的 ncnn，可以跑在任意支持 Vulkan 的显卡上，当然 CPU 也可以 |
| 6 minami 2020-05-07 00:49:43 +08:00 草草看了下，原模型是基于 PyTorch 的，那训练就基本告别 I 卡了，如果有模型结构的话，可以尝试导出到支持 I 卡的推理引擎上 |
 | 7 ohao 2020-05-07 08:15:47 +08:00 看价格也知道，一块普通的 1080 N 卡 2K+ 如果学习的话，可以租 GPU 的服务器，1080T 的 大概 900 人民币一个月 |
 | 8 PbCopy111 OP 其实。。。。。我就是来说说这个项目的事的。。。 |
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