¿Cuál es la mejor configuración de hardware para entrenar frameworks de aprendizaje profundo como Caffe, Theano y Tensorflow?

Una GPU fuerte es suficiente para comenzar.

Diablos, comencé a entrenar cosas en CIFAR10 en mi computadora portátil con una Geforce GTX 960M.

Estas son sus opciones, que dependen bastante de su conjunto de datos y presupuesto:

1. Al hacer una investigación básica de aprendizaje profundo, le sugiero que obtenga una computadora con el recientemente presentado NVIDIA geforce 1080ti. A un precio de $ 700 es un factor decisivo en el mercado, puede obtener 2 por el precio de 1 Titan X.
2. Si desea ampliar, le recomiendo considerar la computación en la nube:

1. Un servidor Tesla pasa de aproximadamente $ 1 / hora para una sola máquina de GPU a $ 5 / hora para una máquina de 4 GPU con GPU de primera línea. Y hay más opciones de gama alta si tiene la capacidad y el presupuesto.
2. En pocas palabras, si necesita un servidor de gama alta durante unas horas o unos días, no está fuera de su alcance.
3. Como nota final, si usted es un estudiante o un personal docente que realiza una investigación de aprendizaje profundo, puede solicitar créditos gratuitos en la nube para su investigación, no es difícil, la mayoría de los proveedores de la nube tienen dichos programas.

Hoy en día, las GPU de mayor rendimiento provienen de NVIDIA, pero todavía hay opciones abiertas: ¿es mejor comprar un TITAN X Pascal nuevo o podemos optar por un TITAN X Maxwell usado barato y qué tal un GTX 1080?

Aquí encontrará nuestros primeros puntos de referencia de GPU diseñados específicamente para aplicaciones de aprendizaje profundo.

Hasta ahora acabamos de comparar el GTX 1080 con el TITAN X (Pascal + Maxwell).

Pronto probaremos una estación de trabajo Xeon de alto rendimiento completa equipada con un Tesla K40c

Luego, planeamos verificar aún más sistemas x86 y OpenPOWER con mejor rendimiento equipados con dos GPU K80.

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