【永久免費使用谷歌GPU】英偉達可能要發布專用於挖礦的GPU
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新智元編譯
來源:Hackernoon
作者:Nick Bourdakos
編譯:劉小芹、克雷格
【新智元導讀】用CPU訓練機器學習模型太耗時但GPU又太貴?今天介紹一種免費使用谷歌GPU的方法。是的,永久免費。另一方面,面對免費GPU,英偉達並無畏懼,還有消息傳出,3月份GTC大會該公司會發布一條挖礦專線。
訓練模型,無疑是機器學習中最耗費時間和成本最高的部分。在GPU上訓練模型可以將訓練速度提升接近40倍,將2天的訓練時間減少到幾個小時。但是——提升速度通常意味著你要花錢。
Nick Bourdakos有幸遭遇了一款叫做Google Colab的偉大工具,能夠永久免費使用谷歌的GPU!只要有谷歌賬戶,無需登錄就能使用。先來看安裝方法介紹。
無限量12小時連續訪問,永久免費使用谷歌GPU
Colab相當於是Jupyter notebook的google docs。Colab的目標是作為一個教育和研究工具,在機器學習項目上進行合作。
最偉大的是,它是永久免費的。
Colab的使用不需要設置,甚至不需要登錄(只要已經登錄谷歌賬號)。
最棒的是,Colab提供無限量12小時連續訪問k80 GPU,這是非常強大的。(12小時候連接會被斷開,但你可以無限次使用。)
第一步是下載notebook:https://gist.github.com/bourdakos1/817611ebfe0d72a027ced9b072ec5c87 (或你選擇的其他notebook)
然後,轉到Google Colab,登錄你的Google賬號(或創建一個Google賬號)
選擇文件> 上傳筆記本...:
上傳你之前下載的notebook:
選擇 Runtime > Change runtime type:
然後選擇GPU:
現在你應該可以想平常一樣運行自己的notebook了。唯一的區別是最後一部分。如果你想通過瀏覽器下載你的模型或其他文件,可以使用它們的Python庫:
Colaboratory官方介紹:一種簡便而強大的數據分析工具
Colaboratory 是一種數據分析工具,可將文字、代碼和代碼輸出內容合併到一個協作文檔中。
藉助 Colaboratory,您只需點擊一下滑鼠,即可在瀏覽器中執行 TensorFlow 代碼。下面的示例展示了兩個矩陣相加的情況。
Colaboratory 包含很多已被廣泛使用的庫(例如 matplotlib),因而能夠簡化數據的可視化過程。
Colaboratory 可與 Google Cloud BigQuery 結合使用。
一分錢一分貨:英偉達可能要發布專用於挖礦的GPU
Nick Bourdakos用它來訓練一個物體檢測模型,它能在MacBook Pro上從每步執行15-20秒鐘,而當運行20000步時,它真的會加起來,每步執行一秒鐘左右。Bourdakos也在P100 GPU上運行了它,並且每步都將其降至0.4秒。
不過,正所謂一分錢一分貨,免費的東西不一定是最好的。
雖然使用Google Colab來安裝並且訓練機器學習模型能免費,但速度對於小數據來說還是有些慢。帖子底下有人評論說,使用谷歌的GPU比自己的筆記本電腦i7 CPU上的訓練慢得多,而且使用的數據集都是數字特徵,只有大約50個特徵。
另一方面,當你確實花了錢,能得到什麼速度和效果?
初創公司Rare Technologies最近發布了一個超大規模機器學習基準,聚焦GPU,從配置到訓練時間、精度、價格等各方面對比了AWS、谷歌雲、IBM等6家GPU硬體平台,這幾家在機器學習成本、易用性、穩定性、可擴展性和性能等方面的性能如下:
(基準發布時,微軟Azure官方還沒有回應,因此很遺憾沒有納入比較。)
從上面圖中可以看出,英偉達GTX1080顯卡性能優越,而在這個月,英偉達可能要發布針對挖礦專用的顯卡,代號可能是Turing(圖靈)。
這一消息最先被路透社報道,英偉達將在今年的GTC大會上推出兩款新的GPU系列,其中一款專註於遊戲(Ampere),另一款專註於挖礦(Turing)
不過,路透社沒有明說這是英偉達的新的架構,還是新產品線,我們推測應該是GeForce家族中的新成員。
我們可以大膽想像,2018年將是英偉達第一次為遊戲和計算推出兩種截然不同的圖形架構,而不是僅僅調整基於相同架構的晶元,這怎不能令人期待?
「圖靈」是有原因的,因為現在挖礦業務已經讓英偉達賺了不少錢。從2017年底開始,一直有傳言稱加密貨幣挖掘極大推動了英偉達GPU價格的增長,甚至一度讓多款GPU斷貨。
在英偉達2018財年第四季度財報分析師電話會上,首席財務官Colette Kress在分析師電話會議上說,加密貨幣挖掘(俗稱「挖礦」)讓公司在第四財季期間穩定銷售圖形處理器(GPU)。
「(數字)難以量化,但加密貨幣占收入的比例高於上一季度。」
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