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以下のハードで ResNet-18 という軽量なモデルの学習を試しましたが15倍の差がありました。より大きいモデルでは何十倍と
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以下のハードで ResNet-18 という軽量なモデルの学習を試しましたが15倍の差がありました。より大きいモデルでは何十倍と速度に差が出ると思います。
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1エポックあたりの時間
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* Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz: 15.2秒
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以下のハードで ResNet-18 という軽量なモデルの学習を試しましたが15倍の差がありました。より大きいモデルでは何十倍と差が速度に差が出ると思います。
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1エポックあたりの時間
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* Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz:
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* Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz: 15.2秒
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* GeForce GTX 1080:
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* GeForce GTX 1080: 1.1秒
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そもそもディープラーニングは、推論であれば CPU でも可能ですが、学習となると、大量の計算
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そもそもディープラーニングは、推論であれば CPU でも可能ですが、学習となると、大量の計算が必要となるので、CPU だととても時間がかかります。なので、高速化したいのであれば、GPU を使う他ありません。
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GPU が用意できないのであれば、GPU が無料で使える [Google Colab](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=ja) というサービスがあるので、こちらを試されてはどうでしょうか。手元に GPU がない多くの方はこれを使っていると思います。
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そもそもディープラーニングは、推論であれば CPU でも可能ですが、学習となると、大量の計算量が必要となるので、CPU だととても時間がかかります。なので、高速化したいのであれば、GPU を使う他ありません。
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GPU が用意できないのであれば、GPU が無料で使える [Google Colab](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=ja) というサービスがあるので、こちらを試されてはどうでしょうか。
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GPU が用意できないのであれば、GPU が無料で使える [Google Colab](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=ja) というサービスがあるので、こちらを試されてはどうでしょうか。手元に GPU がない多くの方はこれを使っていると思います。
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そもそもディープラーニングは、推論であれば CPU でも可能ですが、学習となると、大量の計算量が必要となるので、CPU だととても時間がかかります。なので、高速化したいのであれば、GPU を使う他ありません。
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そもそもディープラーニングは、推論であれば CPU でも可能ですが、学習となると、大量の計算量が必要となるので、CPU だととても時間がかかります。なので、高速化したいのであれば、GPU を使う他ありません。
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GPU が用意できないのであれば、GPU が無料で使える [Google Colab](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=ja) というサービスがあるので、こちらを試されてはどうでしょうか。
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