是否有任何替代 NVIDIA 显卡的 GPU 计算用于深度学习的替代品？答案

【问题标题】：Is there any alternative to NVIDIA graphics card for deep learning with GPU computing?是否有任何替代 NVIDIA 显卡的 GPU 计算用于深度学习的替代品？
【发布时间】：2016-10-13 08:49:24
【问题描述】：

现在我正在研究一个深度学习问题。我正在尝试在 matlab 中使用卷积神经网络。但是文档说，我们需要 NVIDIA 显卡来进行 gpu 计算。

我的笔记本电脑有用于图形处理的 Intel HD graphics 2600 卡。那么有人可以建议我们在这种情况下运行深度学习算法和卷积网络算法的任何其他选项。

我可以在没有 GPU 计算的情况下运行这些算法吗？会有什么影响（时间差）。

【问题讨论】：

您可能会得到一些与其他 GPU 卡配合使用的东西，但事实上，NVIDIA 在 GPU 计算方面领先于任何其他公司。

标签： matlab neural-network gpu convolution

【解决方案1】：

您可以将 Google 的张量处理单元与 Google Colab 一起使用，在那里您可以“免费”获得一个 GPU，他们有一个非常酷的云 GPU technology

您可以统计使用您的 google 帐户使用 Jupiter 笔记本：https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb
Kaggle（谷歌拥有的数据科学竞赛网站）也有这个选项来创建 Jupiter notebooks + GPU，但仅限于有限的情况：
- 笔记本：https://www.kaggle.com/kernels
- 它的文档：https://www.kaggle.com/docs/notebooks

【讨论】：

【解决方案2】：

使用集成的英特尔显卡，您将无法实现很多目标。首先，大多数深度学习框架使用 CUDA 来实现 GPU 计算，而 CUDA 仅由 NVidia GPU 支持。有几次尝试将标准深度学习框架扩展到 OpenCL，值得注意的是，Theano 有一个 incomplete OpenCL backend，而 Caffe 已经被 AMD 研究实验室提供了 ported to OpenCL。然而，这些要么在这一点上不完整，要么没有得到积极维护。

另一个问题是性能。根据您的应用程序，您可能需要比笔记本电脑提供的更好的 GPU。使用配备 NVidia Titans 的多 GPU 机器训练网络数天甚至数周的情况并不少见。

我的建议是购买用于深度学习计算的专用机器（可以以标准笔记本电脑的价格购买带有刚刚发布的 NVidia GTX 1080 的单 GPU 机器）或在 Amazon EC2 上租用 GPU 实例。

【讨论】：