2016-04-28 12 views
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Ich besitze MacBook Pro 15 'Mitte 2014 und denke über den Kauf von Titan X GPU nach, um das Training meiner neuronalen Netze zu beschleunigen. Titan wird über Thunderbolt 2 als externe GPU angeschlossen.Externe GPU für maschinelles Lernen

Welche Leistung kann ich von diesem Setup erwarten - wird es so sein, als wäre es mit dem Motherboard verbunden? Beschränkt der Blitz die Geschwindigkeit der GPU?

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Ein kurzes Update: Am Ende kaufte ich einen stationären PC mit 2 Titan XPs. Diese 2 GPUs waren über 50% der Gesamtkosten des Computers, also würde ich nicht so viel Geld sparen, wenn ich sie als externe Mac-GPUs anschließen würde, aber die Leistung würde stark beeinträchtigt werden. Ich bin sehr glücklich mit dem Setup, einfach über ssh zu verwenden. Wenn Sie Titan XPs kaufen, dann empfehle ich, für den PC zu gehen. Externe GPUs sind nur dann sinnvoll, wenn Sie eine einzelne, billige GPU wie GTX 1060 kaufen (das ganze Setup wäre ungefähr 350GBP), sonst gibt es keinen Punkt aufgrund von MACs Speicher- und Bandbreitenproblemen und der Notwendigkeit, die ganze Zeit zu haben. –

Antwort

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I verbunden kürzlich einen GTX 970 über Thunderbolt 2 bis meine Macbook Pro 13 Ende 2013 GPU Benchmarks ergaben rund 70 Performance% im Vergleich zu einem PCI-Express-Buchse innerhalb von meinem Desktop als Thunderbolt 2 unter Verwendung den PCI- schränkt Express zu X4 Bandbreitengeschwindigkeiten vs x16 in einer Desktop-Anwendung.

Der günstigste Weg, dies zu erreichen, ist ein Akito 2 Gehäuse zu verwenden, das externe Gehäuse und die Rückseite zu entfernen, um eine große GPU zu montieren, dann können Sie ein normales ATX Netzteil an die Grafikkarte und an die Akito Dock Stromquelle anschließen . Sie müssen dem PCI-Express-Steckplatz 75 Watt zur Verfügung stellen, um eine externe Grafikkarte verwenden zu können, so dass das mit dem Akito-Gerät gelieferte Netzteil nicht verwendet werden kann.

Es gibt viele Informationen im Internet über die Akito 2 Einrichtung Ich empfehle Ihnen, einen Blick darauf zu werfen.

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Das Übertragen von Daten zwischen der CPU und der GPU ist ziemlich kostspielig beim maschinellen Lernen und kann zu einem echten Flaschenhals werden. Die Verwendung einer externen Grafikkarte wird daher einen erheblichen Einfluss auf die Leistung haben, und ich würde es definitiv nicht empfehlen.

Ich habe einige ML auf einem 4 Jahre alten Macbook Pro gemacht und es funktionierte gut für den Dataset, an dem ich arbeitete, aber wenn Sie einige schwere Zahlen haben, können Sie einen Desktop-Computer mit einem guten nicht schlagen dedizierte Grafikkarte.

Wenn ein Desktop-PC nicht möglich ist, können Sie auch einen Online-Dienst wie Amazon EC2 in Erwägung ziehen, der Server mit GPUs anbietet.

Sie müssen auch sicherstellen, dass das von Ihnen verwendete Framework GPU-Beschleunigung unterstützt (nicht alle von ihnen) und dass die Leistungssteigerung erheblich ist.

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