用于机器学习的外部GPU

我拥有MacBook Pro 15'2014年中期，我在考虑购买Titan X GPU以加速对我的神经网络的培训。 Titan将通过Thunderbolt 2作为外部GPU连接。用于机器学习的外部GPU

这种设置可以期待什么样的性能 - 它会和连接到主板一样吗？雷电是否会限制GPU的速度？

2016-04-28 Piotr Dabkowski

快速更新：我最终购买了2台Titan XP固定式PC。这2个GPU占电脑总成本的50％以上，所以如果我将它们作为外部mac GPU连接起来，我不会节省那么多钱，但性能会受到严重影响。我对设置非常满意，通过ssh很容易使用。如果你正在购买Titan XP，那么我建议你去购买PC。只有在购买像GTX 1060这样的廉价GPU时，外部GPU才有意义（整个设置大约为350GBP），否则由于MAC内存和带宽问题以及无时无刻不需要使用点。 –

我最近通过的Thunderbolt 2连接的GTX 970，以我的MacBook Pro 13个晚2013年 GPU基准测试相比，用我的桌面，霹雳2内部的PCI-Express插槽也限制了PCI-时产生约70％的性能在桌面应用程序中表现为X4带宽速度vs x16。

实现此目的最便宜的方法是使用Akito 2机箱，取下外部机箱和后部以适应大型GPU，然后您可以将普通ATX电源连接到显卡和Akito基座电源。您必须为PCI-Express插槽提供75瓦的电力才能使用外部图形卡，因此无法使用Akito设备随附的电源组。

网上有很多关于Akito 2设置的信息，我建议你看一看。

来源

2016-04-29 11:15:13

在CPU和GPU之间传输数据在机器学习中成本非常高，最终可能成为一个真正的瓶颈。因此使用外部显卡会对性能产生重大影响，我绝对不会推荐它。

我在一台4岁的Macbook Pro上完成了一些ML，它对我正在使用的数据集工作得很好，但是如果你有一些沉重的数字嘎吱嘎吱做你不能打败一台好的台式电脑专用显卡。

如果无法使用台式机，也可以考虑使用在线服务，如Amazon EC2，这些服务器提供带有GPU的服务器。

您还需要确保您使用的框架支持GPU加速（并非所有框架均可），并且性能提升非常显着。

来源

2016-04-29 07:13:53 Matthew

用于机器学习的外部GPU

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