Архитектуры и бенчмарки — 1. Введение

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

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *