所以但就使用AMD+N卡做机器学习上来讲，不会有啥问题，但是你要是使用intel的蜜汁加成，或者说也想玩玩...
但是实际落地应用的案例少之又少。所以做深度学习求稳定求省事的话，还是老老实实intel的c配NV的卡吧...
conda install pytorch torchvisioncudatoolkit=10.1 -c pytorch 预编译的Torch是依赖MKL的(顺带一提Torch是要求带AVX的CPU,AMD就需要推土机),也许自己可以编译OpenBlas的版本。 但是深度学习CPU主要计算也就是预处理,这个多数还是基于Numpy的,CPU跑不动就考虑Dali了,很少会有用到CPU Tensor的情况,就不管了……人生苦...
没有什么特别的问题。我用的1代的2400g跑过pytorch、numpy、pandas、matlab，没出现什么问题。如果是用...
AMD 放大招：新技术给 N 卡提速 41% 在苏妈的带领下，本世代 AMD 的 CPU和显卡都非常争气。CPU 那边已经把 Intel 按在地上锤，除了雷电协议，基本没有短板。显卡这边也在大幅拉近与英伟达的差距。之所以只是拉近差距，还没能追上英伟达，主要原因是两项关键技术落后：光线追踪和 DLSS。特别是后者，在这个显卡...
但是深度学习CPU主要计算也就是预处理,这个多数还是基于Numpy的,CPU跑不动就考虑Dali了,很少会有用到CPU Tensor的情况,就不管了……人生苦短。 接下来,就是给20系显卡安装Apex(10系没有必要,因为FP16只有1/64的FP32算力,比FP64还慢,根本跑不起来)。这个库本身没有什么坑,只是它需要nvcc,而conda安装的cudatoo...
只要是n卡就好，cpu没什么关系。不过说真的，拿自己的游戏卡跑训练不心疼吗？有服务器的话不用白不用...
真正的顶级体验配置，也就是画质等级为4K高画质、光线追踪超高的需求下，官方建议将显卡提升至RTX 4080 SUPER，不得不说，对硬件要求确实不低。测试平台准备 还是之前的那套平台，CPU采用Core i9-14900KS处理器，主板则是微星MSI MEG Z790 ACE MAX，搭配DDR5-7200 24GB×2内存套装。既然是老显卡测试，我们将仓库...
还是之前的那套平台,CPU采用Core i9-14900KS处理器,主板则是微星MSI MEG Z790 ACE MAX,搭配DDR5-7200 24GB×2内存套装。 既然是老显卡测试,我们将仓库底都掏空了,找到了10张RTX 20系或RTX 30系的公版显卡,涵盖了RTX 3080 Ti 12G至RTX 2060 6G等不同档位,既有原来的甜品级显卡,也有当年的次旗舰高端,它们...
根据ROCm的官方介绍,这套框架不但支持AMD专业的计算卡,也支持AMD消费级的电脑显卡,之前有搭建过N卡CUDA的学习平台,这里尝试基于AMDGPU,搭建一个ROCm的学习平台。 平台信息 基于Ubuntu 20.04.6 LTS x86_64,显卡为AMD Ryzen 5 5600G with Radeon Graphics集显,应该是VEGA系列,支持VULKAN,OPENCL,当然,不支持CUDA。