prinstinadl的博客

整个2015年都在买买买。。。买GPU。原因是想赶时髦去玩“深度学习”，但又口袋羞涩。于是整整一年都在各处比较，下单，拆，装，维护。为了省点钱煞费苦心，荒废了很多其他重要事情。所以想把经验教训写下来供各位DIY玩家参考。我们买GPU的目的是用来做科学计算，例如针对深度学习。另外两个GPU主要用途——游戏，挖矿——则不在此文讨论范围。而且此文针对性价比敏感人士，对于土豪人群，推荐直接上大厂整体GPU...

深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为 “资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和 GPU 等价，使用 GPU 主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和 batch size 大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是 Nvidia 显卡命令行管理...

深度学习是一个计算需求强烈的领域，您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下，这可能看起来像是等待实验结束的几个月，或者运行一天或更长时间的实验，只是看到所选参数已关闭。有了一个好的，坚实的GPU，人们可以快速迭代深度学习网络，并在几天而不是几个月，几小时而不是几天，几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此，在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GP...

本文作者 Roelof Pieters 是瑞典皇家理工学院 Institute of Technology & Consultant for Graph-Technologies 研究深度学习的一位在读博士，他同时也运营着自己的面向客户的深度学习产品。对于写作这个系列文章的动机，他写道：「我已经习惯了在云上工作，并且还将继续在云上开发面向产品的系统/算法。但是在更面向研究的任务上，基于云的...

在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。但随着时间推移，...