最近打算学习一下机器学习。发现可以用显卡进行加速，然后又发现 intel 出了个神经计算棒，据说也有加速功能。 鉴于最近手头比较紧，现有的机子也比较老，不想过多投资，因此预算有限。 请教一下两种加速方式都用过的朋友，神经计算棒和同价位的显卡（大概是高端一点的 GTX7 系列或者终端的 9 系显卡），哪个效果更好一些？ （我知道这俩都不咋样，GTX 显卡某些方面有阉割，没有看上去那么好；计算棒受限于功率，也不可能多强，能入门即可。短期内我也不会靠这个吃饭，所以预算不多）
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Supplement 1 · Oct 25, 2019
目前刚开始学习，所以很多情况还不了解，所以暂定在 PC 上练手。云端暂时不考虑了。也许等到入门了，有了更多的想法，会考虑各种云端服务。
至于以后，如果将来单位能用到这些，再跟领导商量吧。
至于以后，如果将来单位能用到这些，再跟领导商量吧。
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bumz Oct 25, 2019 via iPhone
为啥不租 GCP/AWS
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jmc891205 Oct 25, 2019
只是入门的话 Google Colab 就够用了吧 免费提供一块 GPU 或者 TPU
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whileFalse Oct 25, 2019
神经计算棒
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whileFalse Oct 25, 2019
神经计算棒只能用来推理，不能训练。而且它推理时使用的模型还是低精度的，需要从标准模型转换。
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flyaway Oct 25, 2019
单纯为了学习的话，其实不值得自己买机器，各种云计算足够了。
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wqzjk393 Oct 25, 2019
普通 pc 就行，等你神经网络学的深入了，需要进行大量运算了可以去租服务器跑，按小时计算的那种。https://www.v2ex.com/t/608981#reply15
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jzq526 OP @whileFalse 如果不能做训练，那它只能作为一个终端上的零件使用了。这应该需要通过其他途径做训练了。还是一些框架里面自带有训练好的模型？
显卡能否加速训练呢？ |
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whileFalse Oct 25, 2019
@jzq526 计算棒就是作为低功耗终端的零件用的。比如链接树莓派和摄像头做高帧率人脸识别。
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jzq526 OP @wqzjk393 有道理。我上次接触这些技术，还是上大学时，那时还没有机器学习深度学习这些，只有神经网络。当年写的一个神经网络第一次训练就跑了 17 个小时（后来优化到几分钟），到现在还是记忆犹新，所以想再捡起来的时候先考虑的加速问题
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jzq526 OP @whileFalse 我猜的啊，如果要区别人脸和猪头，应该有现成的模型了；但如果要通过人脸识别身份，是不是还需要做训练？那显卡能不能加速这个训练过程？
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nvkou Oct 25, 2019 via Android
手头紧 机子老。升级装备对自己好点吧，gpu 也不用买，入门能有多大的量
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tfdetang Oct 25, 2019
Google Colab 他不香吗？ chrome 有插件支持把 github 项目一键导入 Colab。 什么你不会翻？ 就靠着国内过时的书还有百度搜索，连 tensorflow 官网都上不去，那基本不要玩这个了
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sky101001 Oct 25, 2019
之前买了个 6g 的 p106，299，用着感觉不错
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shikimoon Oct 25, 2019
如果是自己玩玩的话没必要买，直接 aws 走起。比赛的话现在的 sota 模型对个人选手太不友好，全是又深又大几 E 参数起的，没个几块 v100 别指望拿好名次
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coderluan Oct 25, 2019  1
便宜显卡基本没用，计算棒不能训练，所以还是上云吧，据我所知，AWS 最省钱
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