顺利运行​​MXNET的最佳硬件要求是什么？

Question

我正在使用我的MacBookPro。我试图运行mxnet python演示代码，执行时间非常慢。执行代码需要很长时间。这是正常的吗？我也想在Raspberry Pi 3上运行mxnet。

Answer 1

几乎所有深度学习框架（包括MXNet）都可以通过NVIDIA支持CUDA的GPU运行得更快。 GPU通常会将深度学习所需的矢量数学类型加速100倍。几年前，Apple停止使用NVIDIA GPU构建机器（2012 IIRC）。如果你有其中一个，请确保你有CUDA working on your Mac。我现在还没有意识到让MXNet使用Apple机器附带的AMD或Intel GPU。还要知道，即使使用最快的GPU，深度学习工作通常也需要数小时，数天甚至数周才能完成。因此耐心绝对是游戏的一部分，无论你使用什么硬件。

也就是说，GPU并不是运行深度学习系统的唯一方法。特别是对于使用预训练模型进行预测（推理），CPU通常都很好。因此，这对于semantic image processing之类的任务非常有用。 或者在训练时，使用较小的数据集和较小的模型可以使它们运行得更快。另外，为了确保您充分利用CPU，请检查您是否安装了一个好的BLAS库，如Intel's MKL。

但是，为了从树莓派中获得任何有用的工作，即使是推论，也需要进行一些仔细的优化。这是一个积极的科学研究领域。请参阅示例this paper。或者查看添加USB hardware accelerator。