딥런닝 관련 스터디용 PC 사양 조언 부탁드립니다.

까치98   
   조회 4771   추천 0    

lab-11-2-mnist_deep_cnn.py (5.8K), Down : 42, 2017-10

아래에 첨부된 소스를 실행시 제 PC에서 한 30분 정도 걸립니다. 이소스가 1분 안으로 처리되게 PC를 구성 해 볼려고 합니다.

어느 부분을 업그레이드 하면 될까요?  

- 유저들이 적은 글을 참고로 100% 그래픽 카드는 교체 해야 될것 같습니다.

제 PC 사양

 - cpu i5-4460 에 메모리 8G

 - 온보드용  hp  Graphics 4600 


PS. 자금 관계상 딱 스터디용으로만 업글할려고 합니다. 

     시간이 허락하는 유저분들은 아래내용으로 테스트 결과좀 알려주세요. 꾸뻑

      : 첨부된 파일 소스 실행 시간이랑 PC사양

-----------------------------------------------------------------

소스를 조금 변경해서 다시 업로드 했습니다. 

소스 실행시 시작시간과 종료시간이 출력됩니다. 

실행하고 다른일 하고 종료시간보고 시간 체크하면됩니다.

감사합니다.

^^
python을 잘 몰라서 그러는데요. import tensorflow에서 모듈을 못찾는데.. 뭘 설치해야 하나요?
--
Google에 찾아보니 있군요. 돌려보고 있습니다.
--
E5-2670 x 2 / no GPU 인데.. 8분 조금 안되게 걸리네요. 32-thread인데 점유율이 2000% 아래로 유지되는 것으로 봐서는 thread는 20개 까지만 돌리는 것 같습니다.
     
까치98 2017-10
감사합니다. pc용 cpu보다 서버용 cpu가  성능이 좋은것 같습니다.
한병준 2017-11
실행결과를 알려드리지는 못해서 죄송합니다.
(모바일입니다)

텐서플로우 스터디용으로는 현재 CPU는 그대로 놔두시면서
GTX 1050~1060 정도로만 설치하셔도 충분할 듯 합니다.
조금 더 욕심 내시면 GTX 1070 등도 괜찮긴 하겠지만 큰 차이는 없을거구요.

아무래도 그래픽카드 메모리를 상회하는 대용량 데이터를 읽어들여 처리할 일이 없으시다면
그 이상은 사치라고 생각합니다.

또 실제 업무나 연구에서 데이터를 반드시 읽어들일 필요가 있는 것도 아닙니다.
     
까치98 2017-11
답변 감사합니다.^^
          
제 경우는 1050ti로 했는데
램이 조금 더 커서 좋았습니다

이후에 1080ti로 넘어 갔고요

속도 차이는 좀 있지만 공부용으로는 1050ti로 충분 하더라고요
               
까치98 2017-11
네 감사합니다
Wheein 2017-11
tensorflow-gpu 버전으로 돌렸을 때
Azure VM NC6 (Half Tesla K80) => 108 seconds
E5-2687Wv2 * 2, GTX 1080 => 48 seconds

두 경우 모두 CPU는 1코어만 사용하네요. GPU 버전이라 그런가봅니다.
OptimAE 2017-11
i7 4960x(6C 12T) + AMD RX480 + RAM 16GB인데
11분 걸린 것 같습니다.
vga가 엔비디아인 경우와 비교될 수 있나 싶어 올려 봅니다.




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