平稳运行MXNET的最佳硬件要求是什么

Question

我正在使用我的MacBookPro。我试图运行mxnet python演示代码，执行时间非常慢。执行代码需要很长时间。这是正常的吗？此外，我还想在Raspberry Pi 3上运行mxnet。

Answer 1

几乎所有深度学习框架（包括MXNet）都会使用NVIDIA的CUDA功能GPU运行得更快。 GPU通常会将深度学习所需的矢量数学速度提高100倍。几年前，Apple停止使用NVIDIA GPU制造机器（2012年IIRC）。如果你有其中一个确保你有CUDA working on your Mac。我不知道现在有什么方法可以让MXNet利用Apple机器附带的AMD或Intel GPU。也知道，即使是最快的GPU深度学习工作通常需要几小时，几天甚至几周才能完成。所以无论您使用的是什么硬件，耐心无疑都是游戏的一部分。

也就是说，GPU不是运行深度学习系统的唯一方法。特别是对于使用预先训练的模型进行预测（推理），CPU通常很好。所以这可以用于像semantic image processing这样的任务。 或者在训练时，使用较小的数据集和较小的模型可以使它们运行得更快。此外，为了确保您充分发挥CPU的优势，请检查您是否安装了像Intel's MKL这样的良好BLAS库。

但是为了从树莓派中获得任何有用的工作，需要进行一些仔细的优化，即使是推理。这是一个积极的科学研究领域。例如参见this paper。或者看看增加一个USB hardware accelerator。