¿Cómo puede programar en la biblioteca de keras (o flujo de tensor) para particionar el entrenamiento en múltiples GPU? Digamos que se encuentra en una instancia de Amazon ec2 que tiene 8 GPU y desea utilizarlas todas para entrenar más rápido, pero su código es solo para una sola CPU o...
He visto discusiones sobre la 'sobrecarga' de una GPU, y que para redes 'pequeñas', en realidad puede ser más rápido entrenar en una CPU (o red de CPU) que en una GPU. ¿Qué se entiende por 'pequeño'? Por ejemplo, ¿sería un MLP de una sola capa con 100 unidades ocultas 'pequeño'? ¿Cambia...
Soy un novato en el aprendizaje profundo. ¿Hay alguna forma de usar TensorFlow con las GPU Intel? En caso afirmativo, apúnteme en la dirección correcta. De lo contrario, avíseme qué marco, si corresponde, (Keras, Theano, etc.) puedo usar para mi Controlador de gráficos integrado Intel Core Xeon...
¿Hay algún paquete de aprendizaje automático para R que pueda hacer uso de la GPU para mejorar la velocidad de entrenamiento (algo así como theano del mundo python)? Veo que hay un paquete llamado gputools que permite la ejecución de código en la gpu, pero estoy buscando una biblioteca más...
Estoy ejecutando una red neuronal de aprendizaje profundo que ha sido entrenada por una GPU. Ahora quiero implementar esto en varios hosts para inferencia. La pregunta es ¿cuáles son las condiciones para decidir si debo usar GPU o CPU para inferencia? Agregar más detalles de los comentarios a...
Actualmente estoy tomando un artículo sobre Big Data que nos tiene utilizando R en gran medida para el análisis de datos. Resulta que tengo una GTX1070 en mi PC por razones de juego. Por lo tanto, pensé que sería genial si pudiera usar eso para acelerar parte del procesamiento de algunas de las...
Me gustaría poder estimar si un modelo propuesto es lo suficientemente pequeño como para ser entrenado en una GPU con una cantidad dada de memoria Si tengo una arquitectura CNN simple como esta: Input: 50x50x3 C1: 32 núcleos 3x3, con relleno (supongo que en realidad son 3x3x3 dada la profundidad...
Me pregunto por qué el entrenamiento de RNN generalmente no usa el 100% de la GPU. Por ejemplo, si ejecuto este punto de referencia RNN en un Maxwell Titan X en Ubuntu 14.04.4 LTS x64, la utilización de la GPU es inferior al 90%: El punto de referencia se lanzó con el comando: python rnn.py -n...