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剪辑：深度学习与运筹帷幄机视觉

没错，一块GPU都莫得，本年顷刻间新研一的学生都要搞深度学习了，敦朴还催着有想法达成一下，硬件都莫得怎么达成呢

作家：张航

https://www.zhihu.com/question/299434830/answer/1693216384

这个问题，5年前我也想问。

还谨记 CVPR 2015 开完会追忆，嗅觉天下都在商讨 deep learning，convolutional neural network，那时认为应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在条记本上历练了一下咱们那时我方蚁合的数据集，末端完爆咱们铁树开花手动遐想的传统步调。我那时就饱读励我雇主，让她给实验室买个带 GPU 的机器。末端她言不尽意地说: \"你看实验室这些旧电脑，我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑，末端没过多永劫期，天下都无用了，只用我方的条记本，是以不要把钱花在硬件上\"。我竟沮丧以对。。。

关联词 Research 如故要作念，我就一狠心买了个 Titan-Z GPU，大略花了博士一个月的工资，然后就有了底下这张图：

周润发戴着棒球帽和墨镜，丝毫看不出已经68岁，状态十分年轻，笑容也和年少时期一样有魅力。

可是对比现场的另外两位女星，杨幂的这一套造型虽然色调抢镜、身材突出，但整体气质似乎不占优势。

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那时候还莫得 eGPU，我就我方搞了个惩办决策，用一个外置台式机电源带动 thunderbolt to PCIe 的转接器。有了这些“装备”之后，我就启动了调参的不归路。

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相比早入坑，16 年用 MatConvNet 复现了一下 ResNetzhanghang1989/ResNet-Matconvnet，然后用 ResNet 提了下 feature，相比容易水 paper。在 NVIDIA 实习的时候，传闻不错我方写 proposal 向 NVIDIA 请求免费的 GPU，之后就每年都请求一块，直到毕业 (继续：GPU Grant Application)。在发了几篇 deep learning 的 paper 之后，我雇主也启动换目的了，何况给组里的学弟们买了8卡的GPU Server（那时是我毕业前帮雇主挑的机器，可惜我方没灵验到）。

很难瞎想，当初要是我方莫得私费买 GPU，当今我会在何处，在作念什么。要是客不雅要求不好，尽量想宗旨克服一下，契机要好好主理

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作家：孔祥勇https://www.zhihu.com/question/299434830/answer/1138597471

咱们学科，学校都一般，大部分敦朴都没经费没这些硬件的。

我我方实验室是少许点积攒买GPU的，拿不到国度课题就作念企业课题，然后用来给学生买GPU，电脑，内存，磁盘，保证本科+斟酌生20多东谈主的运筹帷幄才智。AI运筹帷幄的话：一台双卡2080ti主力运筹帷幄责任站，4台2080或者2070S的GPU，斟酌生东谈主均一台，本科一个团队一台。等闲跑起火，要是有外面和洽的学生也会借给他们用，要是有错乱，不错科研论文和洽。

下一步蓄意：对和洽型继续的醉心科研的学生，要是我方导师莫得出论文经费的我会帮他们出。天然要求亦然要求：他除了要完成我方的论文也要多作念些责任，要是惬心的话，支撑放学生也没问题。要是有这方面需求惬心和洽，不错私信我。

咱们主要作念医学东谈主工智能，通用AI在工夫上一样的，不禁止课题。

作家：期间搭客https://www.zhihu.com/question/299434830/answer/1138460434

实验室莫得GPU，也不想用钱租GPU，就只可用CPU了。CPU比GPU慢许多，是以复杂的数据量大的斟酌是没法作念了。那么有没罕有据量小，且有一些真理的斟酌呢？有。

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坑诰斟酌一些可施展性的有关问题。

举一个的例子，比如这个问题：

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能否对卷积神经收集责任旨趣作念一个直不雅的施展？ https://www.zhihu.com/question/39022858

天下都是从滤波器的角度施展卷积核，那么奈何能知谈是否说的是对的呢？是不是不错取100张猫和100张狗，模子建立为一层feature map为10的3*3卷积+全局pool，历练到过拟合。望望哪几个维度会瞻望到猫，哪几个维度会瞻望到狗，再望望这10个卷积核长什么样，分析一下原图过了这些卷积核到底赢得了什么特征。

再比如，CNN在历程图像旋转、平移、放缩等增强步调之后是不错具有相应的不变性的。那么它到底是奈何赢得这种不变性的呢？是专揽不同的feature map映射到终末输出向量中不同的维度，如故终末会映射到不异维度呢？

再进一步，行东谈主重识别任务中有许多费用量学习的步调，两张各异很大的图片过吞并个模子不错得到相比类似的向量，皇冠账号那么这些模子是奈何获取特征并奈何映射的呢？

这些问题其实是我一直念念考没想出谜底，但也没去作念实验的。因为我有GPU，普遍搭模子、调参的责任作念多了，就莫得太大能源去斟酌这些挑升念念的问题了。

作家：莫笑傅立叶 https://www.zhihu.com/question/299434830/answer/1693087823

1.手足，飞速催着敦朴买一块。

2. 要么看敦朴和运筹帷幄机学院敦朴谈判怎么，平直住对方实验室去。

3. 我用过好多网上平台，滴滴云还行，有大企业背书又低廉，还有好多送的举止。

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4. colab就算了。

作家：snowhouhttps://www.zhihu.com/question/299434830/answer/1231487151

你这一块卡莫得作念深度学习不太试验，最佳劝服你敦朴最佳买几张卡(1080ti)以上，毕竟也不是你一个东谈主在用。这是其实是最合算的形状，在网上无论是免费如故付费的资源，终究不是长久之计，何况有一定的使用禁止。争取不到卡的话如故乘早弃坑吧，深度学习无用多量的卡\"喂\"，很难斟酌出什么东西。

共享下我我方的\"卡\"路，你不错参考下我的\"穷人\"历程。

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一启动有4块1080，和师兄们一都用，那时刚启动初学，也就跑下 cs231n 和那时如故caffe 版块的 R-CNN，电脑系统太老了caffe老是出问题，也在网上用过就业器(国内付费的，谷歌云的300好意思金，Colab 等)，也就简易跑了跑。其后跟着 detectron 等的开源，发现 1080 显存太小了，何况速率太慢，只可跑 VOC，跑 COCO 不太试验，一度很奔溃，想着是不是要换个目的。

以后对敦朴软磨硬泡，加了台双2080ti的机器，终于不错跑 COCO 了，诚然历练期间如故略长，不外照旧在经受限制内了。

其后机缘碰巧下发现了些免费的平台(百度 AIStudio等)，第一次用到V100，爽过吸大麻。多注册了几个账户，终于不在担默算力的问题，就这么启动了升级打怪之路，跑跑论文代码，打打比赛，好多任务都不错并行张开了，这时候就畸形安适了，莫得了算力的管理，成长起来亦然很快的。假如莫得了这些免费平台，怕不是要在初学的地点埋头苦干了。

其实短缺算力还不错去企业实习，不外要是基本的 1080ti 都用不上，大略门都入不了，公司推测也进不去。是以如故最启动的话，尽早继续你同届同学劝服敦朴买卡，否则如故乘早弃坑。我方学(无东谈主调换) + 没卡 = 天坑 ️，切记！

作家：艾力克斯Alexhttps://www.zhihu.com/question/299434830/answer/1016932439

上学期作念的computional vision 辛勤联结学校linux装不了tensorflow，Google Colab尝试了两天也没建立好

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然后心一横 我就用我的四核8GBMacBook平稳跑吧 train一次一天 validate 6个小时，我就这么对峙了一个月把功课写已矣。

作家：视学算法https://www.zhihu.com/question/299434830/answer/1071679101

对初学者来说CPU足以。以下几点：

1、先把CPU专揽好：其实关于许多初学者来说能把OpenMPI成立好，多线程专揽起来，C底层法子用Intel MKL编译(需要Intel CPU)，基本上不错带来的遵守普及不错类似于用GPU。

2、然后专揽好你我方的期间: 貌似当今自我膨胀一般的论断是GPU比CPU提速10倍足下。天下想想，历练一个模子，原本要CPU跑10个小时，末端买了GPU只用1一个小时，关联词从简来的9个小时内部一半奢靡在了看知乎上（说你呢！），另一半奢靡在了刷微信上。本屌最近跑些NLP方面的东西，东西不是终点大，Ubuntu条记本装了OpenMPI不错四个线程一都跑，也比单核CPU快一倍足下，基本上白昼先把模子建立好，跑上3~4个Epoch望望成果，然后在晚上寝息之前启动跑个20-30个轮回，第二天早上奈何也都好了。

3、终末遐想好数据结构: 另外其实数据预处理的好，用方便的步调存在内存内部，亦然不错普及不少遵守的。

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作家：runner timehttps://www.zhihu.com/question/299434830/answer/1099500820

实验室连显卡都莫得就说要搞深度学习？那我看你们导师亦然脑门一拍，然后唾手搞本教科书胡搅散搞，你认为这么下去能搞出什么形貌？

不如买块游戏显卡打游戏去。

哦，其实游戏显卡亦然不错搞深度学习的，图灵架构显卡的CUDA运筹帷幄力高达7.0，惟有1500元一块，你值得领有！

谈天休说，Google的CoLab走起，免费的。