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2020/06/21 09:29

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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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+ 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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2020/06/21 09:29

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@@ -36,6 +36,6 @@
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- * Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz: 1.1
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+ * Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz: 15.2
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- * GeForce GTX 1080: 15.2
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+ * GeForce GTX 1080: 1.1

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2020/06/21 09:28

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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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+ 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。
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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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2020/06/21 09:28

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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。以前、Core i7-6800K 3.40GHz と
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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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