w*****s
发帖数: 2689 | 1 正在研究Machine Learning用的显卡，请教硬件大牛三个问题：
1. 目前Nvidia主要是领先在CUDA平台上面还是领先在显卡硬件上？
2. Nvidia顶级卡比其他几家顶级卡领先多少？换句话说，如果其他几家显卡想要达到
Nvidia目前的水平，估计大概需要多久？
3. 据说今年要出opencl针对ML的平台。如果想从CUDA转到新平台，是很麻烦的一件事
情吗？估计大概需要多少时间可以把现有的CUDA codes转移到其他平台上？
非常感谢！！有料的回答都有包子 稍详细点有理有据的回答有大包子 谢谢！！ |
s*********h
发帖数: 6288 | 2 有钱Titan X没钱1080。
现在主流的和在开发的Deep learning都有给cuda用的。
一般人不会接触跟Cuda直接有关的内容。ds毕竟不是cs。能直接用，出产品，比什么都
重要 |
w*****s
发帖数: 2689 | 3 谢谢建议～ 包子已发 但还是得考虑将来的情况 请知道的朋友们 不吝赐教 大包子伺
候！ |
s*********h
发帖数: 6288 | 4 DS这一行都是边学边用，没办法停止学习。
大家都是紧跟着开发和社区趋势，有稍微值得注意的东西就会花时间去学习。
TensorFlow有google的大力支持。基本上看看feature之后就用keras之类的高级接口做
NN就行吧……
当然如果你是并行运算的方向就得知道的非常深刻了。我就是拿来用的不敢妄言。
【在 w*****s 的大作中提到】
: 谢谢建议～ 包子已发 但还是得考虑将来的情况 请知道的朋友们 不吝赐教 大包子伺
: 候！
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w*****s
发帖数: 2689 | 5 嗯 行业也是刚刚起步 我不仅要用 还得做一些分析 所以问得细一些 |
s*********h
发帖数: 6288 | 6 那我就帮不上忙了。不过你可以follow一些TF之类工具的开发者论坛和github以及
release notes
【在 w*****s 的大作中提到】
: 嗯 行业也是刚刚起步 我不仅要用 还得做一些分析 所以问得细一些
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w*****s
发帖数: 2689 | 7 好的 非常感谢
【在 s*********h 的大作中提到】
: 那我就帮不上忙了。不过你可以follow一些TF之类工具的开发者论坛和github以及
: release notes
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f*********r
发帖数: 30 | 8 1. 目前Nvidia主要是领先在CUDA平台上面还是领先在显卡硬件上？
硬件上N记和A记其实差别不大，看看玩游戏的评测就知道基本。在并行计算（深度学习
是其中之一）方面，N家进入的早，投入的资源也很多，现在是市场绝对主导。A家动作
慢了，已经来不及自立门户，所以只能和其他一些小伙伴推公开标准的opencl。
CUDA和opencl其实底层差别不大都是基于C的，但是有大公司大投入开发的情况下，
CUDA生态圈还是比opencl丰富多了。
2. Nvidia顶级卡比其他几家顶级卡领先多少？换句话说，如果其他几家显卡想要达到
Nvidia目前的水平，估计大概需要多久？
上面已经说了，N记的显卡纯硬件性能并不比其他player强多少，价钱也没有因为CUDA
的优势就charge premium，当然你要做冤大头买K系是另一回事。优势是软件生态系统
。这个一时半会没有被谁超过的可能性，A记和I记都太不给力了。现在硬件都是白菜价
，更新换代又快，从现有的非N记硬件换到N记，再用现有的CUDA周边资源做开发，远比
自造车轮便宜和快捷。
3. 据说今年要出opencl针对ML的平台。如果想从CUDA转到新平台，是很麻烦的一件事
情吗？估计大概需要多少时间可以把现有的CUDA codes转移到其他平台上？
如果真的推出了，很大的可能性是各个热门的库开发组织推出兼容opencl的版本。但是
目前来看opencl相对CUDA没有明显的优势，所以不太可能会有开发包或者库的组织抛弃
CUDA。对于应用开发者，基本都是用基于CUDA的库二次开发，不存在换平台的问题。
如果你是做底层开发直接写CUDA或者opencl的，二者其实差别不大，都是C衍生出来的。
具体到硬件，上面的建议挺靠谱，有钱titan x，没钱1080。做深度学习的话显存尽可
能大点。 |
w*****s
发帖数: 2689 | 9 非常感谢如此详尽的回答！！大包子送上
关于3还有个小问题 是我没表达清楚
我的问题是，如果今年opencl推出新平台，各种库也陆陆续续兼容新平台了，那作为一
个现有的cuda使用者，想把自己的code转移到新平台上， 是会很麻烦吗？大概会需要
折腾多久时间？
再次感谢！
CUDA
【在 f*********r 的大作中提到】
: 1. 目前Nvidia主要是领先在CUDA平台上面还是领先在显卡硬件上？
: 硬件上N记和A记其实差别不大，看看玩游戏的评测就知道基本。在并行计算（深度学习
: 是其中之一）方面，N家进入的早，投入的资源也很多，现在是市场绝对主导。A家动作
: 慢了，已经来不及自立门户，所以只能和其他一些小伙伴推公开标准的opencl。
: CUDA和opencl其实底层差别不大都是基于C的，但是有大公司大投入开发的情况下，
: CUDA生态圈还是比opencl丰富多了。
: 2. Nvidia顶级卡比其他几家顶级卡领先多少？换句话说，如果其他几家显卡想要达到
: Nvidia目前的水平，估计大概需要多久？
: 上面已经说了，N记的显卡纯硬件性能并不比其他player强多少，价钱也没有因为CUDA
: 的优势就charge premium，当然你要做冤大头买K系是另一回事。优势是软件生态系统
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