Захотелось мне вслед за автором этой статьи провести ревизию имеющегося оборудования на предмет пригодности для машинного обучения. Проще говоря, прогнать тестовую задачу и посмотреть производительность. Заодно и сравнить архитектурные вариации.
Отсюда:
conda search 'tensorflow=1.11'
можно видеть, что есть три архитектурных варианта Tensorflow (для каждой из веток Python 2.7 и 3.6) — Eigen, MKL и GPU.
Здесь:
Eigen — библиотека линейной алгебры (матричных вычислений);
MKL (Math Kernel Library) — математическая библиотека от Intel (линейная алгебра, векторные вычисления, статистика, быстрые преобразования Фурье и пр.), которую я уже упоминал;
GPU — архитектура, производящая векторные вычисления на графических процессорах.
Оригинал: VK.com