Wpis z mikrobloga

SoC SOPINE 64


@felixd: rozumiem że są to rdzenie ARM 64-bitowe? Hmm w czymś pokroju scikt-learn i pochodnych to się pewnie sprawdzi(a raczej we włsanych implementacjach na c/c++), ale w kontrze z klastrami z gpu chyba będzie dużo gorzej?
@felixd: to zależy co chcesz robić. Ja opracowuję pewne rozwiązania z ML na swoje potrzeby(propozycje dla firmy znajomego) i w takich rozwiązaniach używam TF/KERAS i trochę opencv(+możliwe że też niedługo sciktlearn). W przypadku TF/Keras praktycznie na polu bitwy zostaje GPU(lub sprzętowy akcelerator). W przypadku opencv(częściowo) to cpu(część nvidia np. sportowała na gpu) i wynalazki typu scikitlearn to też cpu i multithreading więc jakieś częściowe zastosowanie jest ale tylko częściowe bo nie
@felixd: Nie obawiasz się że przepustowości zabraknie?
Ja bym kupił używany #servermasterrace z 8mioma socketami, 512gb ramu i wsadził kilka GPU, oraz rozbudowałbym szynę USB 3.0 pod TPU.
Jestem ciekawy jak uczenie maszynowe na tym będzie działać ( ͡° ͜ʖ ͡°)