用户注册 登录
珍珠湾全球网 返回首页

岳东晓 -- 珍珠湾全球网 ... http://ydx.zzwave.com [收藏] [复制] [分享] [RSS] 岳东晓 -- 珍珠湾全球网

日志

VEGA 64 显卡上的机器学习 - PlaidML测试

已有 680 次阅读2017-12-28 05:23 |个人分类:笔记|系统分类:科技

目前的 ML 框架大多基于NVIDIA 的CUDA,AMD显卡对 TensorFlow 的支持是将 CUDA 代码转译。但有一个名为 PlaidML 开放源代码项目,直接基于 OpenCL,因此可以在所有支持 OpenCL 的GPU上运行。我试了一下,发现性能相当不错。

1. WINDOWS 下 PlaidML 的安装步骤


这个安装步骤是假定计算机上尚未安装 Python 3. 如果已经安装 Python,直接 运行下列指令即可:

pip install -U plaidml-keras
plaidml-setup (这一步会自动检测设置显卡)

2. 测试图像识别

# Check out PlaidVision and install additional Python packages git clone "https://github.com/plaidml/plaidvision.git" cd plaidvision pip install -r requirements.txt # Start plaidvision python ./plaidvision.py mobilenet

这会打开计算机的 webcam ,试图识别物体。

3. 性能测试

下载性能测试代码:

git clone "https://github.com/plaidml/plaidbench.git"


我的显卡 (VEGA 64 8GB HBM2)性能测试结果:
cd plaidbench
python plaidbench.py  mobilenet
Using PlaidML backend.

Current network being run : mobilenet
Running 1024 examples with mobilenet, batch size 1
INFO:plaidml:b'Opening device "gfx900.0"'
Model loaded.
Compiling and running initial batch, batch_size=1
Example finished, elapsed: 6.858939170837402 (compile), 6.654963493347168 (execution)

对比 "Tesla P100-PCIE-16GB"的结果,VEGA64 有一定优势。

路过

鸡蛋

鲜花

支持

雷人

难过

搞笑
 

评论 (0 个评论)

facelist

您需要登录后才可以评论 登录 | 用户注册

Archiver|手机版|珍珠湾全球网

GMT+8, 2018-4-27 14:42 , Processed in 0.017856 second(s), 8 queries , Apc On.

Powered by Discuz! X2.5

回顶部