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    CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

Raspberry Pi に外付けGPUは接続できるでしょうか?

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Rasberry Pi にCUDAをいれて機械学習を走らせたいのですが、内蔵のものではなく外付けGPUを使えればと思っています。
Rasberry Piで動く外付けGPUをご存知でしたら教えていただけると嬉しいです。

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回答 2

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こういうのはあります。

https://developer.movidius.com/
http://mag.switch-science.com/2017/10/24/try-neural-compute-stick/

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  • 2018/06/08 08:31

    まさしく求めていたものです!
    早速購入しました!
    ありがとうございます!

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そんな非力なCPUにGPUつけること考えるより、ヤスモンのデスクトップ買ってきてビデオカード突っ込んだほうが良くないですか?

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  • 2018/06/01 12:51

    最終的にポータブル化したいとう思惑があり、ラズパイ+GPUができないか調べているところなのです。
    Jetsonのようなものが既製品の組み合わせでできないかな、と。
    調べている限り、厳しそうなので、ダメ元で質問してみた次第です。

    キャンセル

  • 2018/06/01 12:53

    どうしてもつけたいと言うなら、USB接続のビデオカード(ユニット)ってのがありますけど、そんなんでいいんでしょうか

    キャンセル

  • 2018/06/01 13:15

    GPUボックスのことですよね。私もGPUボックスを想定していたのですが、gpuボックスはラズパイでも使えるのかな、という点が実は疑問でした。
    詳しくないのですが、ラズパイ用のドライバーがなくて使えない、というようなことにはならないのでしょうか?
    ご存知でしたら教えていただけると嬉しいです!

    キャンセル

  • 2018/06/01 13:23

    いやそらもちろん、ドライバはこっちが用意しないといけません。

    それなりのGPUを動かすとなると、電源も別に用意しないといけないし、
    そんなこんな考えると、わざわざラズパイ使うメリットってあるんでしょうか

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  • 2018/06/06 10:32

    ビデオカードをPCに接続するインタフェースは、PCI Express 2.0 x16 が一般的で最大データ転送帯域は80GB/sです。それに対してrapsberry piのUSB端子はUSB2.0なので最大データ転送帯域は0.48GB/sです。2桁以上の速度差があるので、接続できたとしてもGPUの性能は発揮できないと思います。

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  • 2018/06/08 08:33

    わざわざラズパイを使うメリット、これがあるんです。
    IoTの文脈で考えてみてください。
    例えば検出機能を持ったポータブルな監視カメラとか。

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  • 2018/06/08 08:36

    ビデオカードのインターフェースの説明、わかりやすかったです!
    eGPUにラズパイからのアクセスは筋が悪そうなのが理解できました。

    代わりに、Neural stickというもので機械学習の高速な推論が出来そうということがわかりました!
    そちらを使ってみることにします。

    キャンセル

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