自分のための備忘録的なブログです。

Ubuntu14.04LTS および Win10 を使って、ディープラーニングの勉強をしています。記載されているコードは、他の OS には互換性がない可能性があります。


DNN:
マシン性能別 学習速度の比較, TFチュートリアルをmodifyする

python3:
オブジェクト指向プログラミングとは, モジュールとインポート、パスを通す, システムコマンド(os), ファイル・フォルダ名取得, 画像の前処理,

Ubuntu14 の初期設定:
Ubuntu14初期設定, 初期設定-2, cudaなども, 初期設定-3

CUDA 対応 GPU の評価

将来ディープラーニングをやりたいということで、それ用のPCを物色しています。

 

GPUを作っているメーカーは、

 nvidia

 AMD

が有名ですが、

 

GPUを使ったディープラーニングということになると、GPGPUに対応したソフトウェア、CUDAを出している nvidia 一択になります。

 

で、「初めて」なので、当然エントリー価格帯から選ぶのですが、

どれを選ぶべきか・・・?

 

1.

 汎用性のあるモバイル?

 コストパフォーマンスの良いデスクトップ?

 

2.

 ゲームに強い geforce

 ワークステーション向けGPUである quadro

 

と、大きく分けて4種類から選ぶことになります。

 

で、下記サイトがGPUの性能比較に役立ちます。

developer.nvidia.com

 しかしまぁ、値段が同じなら、geforceでもquadroでも、あまり変わらない印象です。

 

私自身は

 デスクトップ向け

 Quadro

にしようと思っています。

 

デスクトップでは HDD/SDD を複数載せられ、Windows/Linux などのマルチブート、世代管理が楽ですし、データも 3.5inch HDD で大量保存できます(ノートPCでもHDD/SSD複数載せられるものもあるにはあります(Xiomi mi air, Thinkpad P50, P70など))

自宅に置くか、研究室に置くかは未定ですが、どちらにせよリモートで操作すればいいかと思いました。機械学習では、主に CUI を使うでしょうから。

さて、私のやりたい 「医用画像を用いた」「機械学習」では、学習の際に大容量のRAM(GPUのRAM)が必要になる可能性があります。将来的に RAM を増やせないノートに対し、デスクトップでは、GPU 追加(2枚刺し)やGPU 載せ替えで 、比較的安価に RAM を増やすことができます。

 

エントリー価格帯(<5万円と想定)で見てみると、RAM は 1G~4G 程度。

値段と RAM の量は、概ね比例しているようです。

 

今のところは、

 CPU はスピードよりも省電力重視で core-i5

 GPU は、メモリー量重視で RAM: 4GB 以上の quadro

で組もうかと、を考えております。

 

今月はクリスマスで出費が多いので、カード限度額をにらみながら、いつ注文するか思案中です。