自从配好了这台 pc 一直觉得配置太高浪费了,CPU/内存长期都在 10%以内。晚上在本地 build tensorflow CPU 一下子占了 80%多,感觉终于派上用场了,只是很遗憾,内存还是不到 20%
下面是 mac 上安装 keras-tensorflow-gpu 的吐槽: 1.tf 编译的坑多,多到有 N 篇文章专门论述,各个版本( python、cuda、cudnn、tf )都有,太混乱了,不知道信哪一个好 2.conda+tf 的坑,其中 protobuf 就是坑中之坑,坑王之王
这两个问题我分别花了两个晚上才搞定,现在可以在 jupyter notebook 上直接跑 keras-tf-gpu,速度快得飞起,同样程序相比 K80 还要快 5 倍( k80 上是 keras+theano ),所以结论是折腾是值得的!
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cybermay 2017-12-23 19:30:31 +08:00
也没说是什么配置啊
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winglight2016 OP @cybermay 常见配置:i7 8700k+1080ti
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ZRS 2017-12-23 20:14:10 +08:00 via iPhone
总感觉 windows 下配环境是很蛋疼的事
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greyterry 2017-12-23 20:16:08 +08:00 via iPhone
我配了 64G 的内存才发现日常使用率 5%……
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JJaicmkmy 2017-12-23 20:28:13 +08:00
8700K 不是六核吗?
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cnta 2017-12-23 21:08:08 +08:00
8 核 16 线程 自己主要是平时开虚拟机开得多吧 ,多核还是很有必要的。
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winglight2016 OP |
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Rorysky 2017-12-23 22:09:01 +08:00
8400+1070ti 瑟瑟发抖
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ioriwong 2017-12-23 22:11:34 +08:00
我 28 核 56 线程,从未满载过,很难超 50%,哈哈
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greenskinmonster 2017-12-23 23:20:16 +08:00
装 gentoo 啊,前几天刚好重新编译了整个系统,4 核 8 线程 [email protected] 满载了大半天
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lycc 2017-12-23 23:32:12 +08:00 via Android
Adobe 全家桶可以把你的内存吃干净 233333
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somebody 2017-12-23 23:33:26 +08:00
编译 Java, C/C++ 的时候可以多线程,make -j8。编译 Android ROM 的时候 make -j8,8 核 满负荷运行了 1 小时
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snnn 2017-12-23 23:36:50 +08:00 via Android
你内存得多大啊?编译 tf 需要 16G 内存才能 4 核全开不 oom。8 核得 32G 才对
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Tardis0127 2017-12-24 00:13:41 +08:00 via iPhone
yes > /dev/null &
试试这个 |
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mattx 2017-12-24 00:16:17 +08:00
挖 门罗吧.一年可以挖半个
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WildCat 2017-12-24 00:27:42 +08:00 1
1. 几张 1080Ti ?感觉你的 U 好亏,4 路的话 6850K 就足够了吧
2. 没必要自己编译吧,pip install tensorflow-gpu 就好了。 3. 即使官方版本不好,github 上边有别人发布的不少编译好的版本 4. 第一次安装比较痛苦,之后就轻车熟路了,推荐 52nlp 的教程(感觉很好):《从零开始搭建深度学习服务器: 基础环境配置( Ubuntu + GTX 1080 TI + CUDA + cuDNN )》 http://www.52nlp.cn/%E4%BB%8E%E9%9B%B6%E5%BC%80%E5%A7%8B%E6%90%AD%E5%BB%BA%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AEubuntu-1080ti-cuda-cudnn |
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jhdxr 2017-12-24 00:49:46 +08:00
sklearn 路过,72 核 144 线程( E7-8890 )很容易满 100%,但是内存( 1.2PB )的确用不完。
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wwqgtxx 2017-12-24 00:50:00 +08:00 via iPhone
试试用 x265 压视频,分分钟 cpu 用满
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guochengjie 2017-12-24 00:58:26 +08:00 via Android
Dual E5-2670 V1C2 洋垃圾配上 32G Samsung DDR3 ECC 洋垃圾
日常使用根本超不过 20% |
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fzinfz 2017-12-24 01:18:35 +08:00
挖矿吧,分分钟告诉你电脑有多渣。
要保险的话,找个容易提现的币挖;要投资的话,选 1~N 个山寨币挖。 |
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azh7138m 2017-12-24 01:39:08 +08:00 via Android 1
压片啊,你立马就知道自己配置不够用了😀
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ppbaozi 2017-12-24 02:08:30 +08:00
用 pr ae 剪个 4k,cpu 内存都得爆
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realpg 2017-12-24 02:42:48 +08:00
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aminic 2017-12-24 03:10:10 +08:00 via Android 1
都是码界大壕啊,那个 e7 的哥哥,还需要男秘嘛
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20015jjw 2017-12-24 03:14:02 +08:00 via Android
dev server 200 多核心不说话
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amai 2017-12-24 05:54:07 +08:00
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shenyu1996 2017-12-24 08:52:21 +08:00 via Android
黑五买了战地 1 发现这游戏疯狂吃 u,不锁 fps,我的 e3 分分钟满载
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togodo 2017-12-24 09:14:26 +08:00
开虚拟机
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i730 2017-12-24 09:39:56 +08:00 via Android
2 核 cpu 2.8GHz intel 的我瑟瑟发抖,显卡 N 820M
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vicence 2017-12-24 09:42:44 +08:00
@winglight2016 单条内存多大,多少钱哪家买的,我在京东买金士顿(Kingston)骇客神条 Fury 系列 DDR4 2400 8G 台式机内存 749 入的。
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silencefent 2017-12-24 10:15:14 +08:00
1.2PB,就算天顶星科技 512G 内存也要插 2048 条槽子
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zetary 2017-12-24 11:18:08 +08:00
7700k + 1070 瑟瑟发抖, 用的 manjaro, yaourt 装环境一个小时不到全都装好
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deepkolos 2017-12-24 11:24:55 +08:00
运行跑分软件的时候~
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wwqgtxx 2017-12-24 11:36:23 +08:00 via iPhone
@likuku 大部分压制组还是倾向于 cpu 压,因为无论是最后的成像质量,文件体积和参数可调性都比 gpu 的好的多
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winglight2016 OP |
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Nitromethane 2017-12-24 19:25:36 +08:00
可以跑 BOINC 啊~哈哈哈,框框永远不够用~
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afpro 2017-12-24 19:47:44 +08:00
tensorflow 的编译并没有坑啊 bazel 很好用
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winglight2016 OP @afpro 你在 mac 下跑一遍就明白了
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ryd994 2017-12-24 21:09:15 +08:00 via Android
@aheadlead 超算根本不能直接跑 sklearn,也不能直接看 CPU 利用率。分给你一个节点就是全归你用。
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UnknownR 2017-12-24 23:20:34 +08:00
ae 导出个视频,6700k 直接满载,还是我自己用手机拍的,不是摄像机。内存的话压缩文件,用大字典,16G 内存基本占满,不过平时用 cpu 不超过 5%,不开 chrome 内存不超过 10%,开了不超过 30%
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wekw 2017-12-24 23:52:58 +08:00
@greenskinmonster 2600K 果然还能再战三年。。。。说真的换去年的 7700K 目测也有至少 100% 的性能提升,不能只看核心数量、频率、缓存,制程结构内存带宽都有大幅增长的。
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riggzh 2017-12-24 23:54:24 +08:00
@wekw 2 代 SNB AVX1 4 代 Haswell AVX2 然后现在 7 代 i9 上的是 AVX512 ( 3 )
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laoyuan 2017-12-25 08:40:44 +08:00
昨天刚狠心 50 块钱包邮买了两条 DDR2 800 内存,终于把 P35 主板内存槽插满了。。
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HangoX 2017-12-25 09:00:30 +08:00 via Android
只能说楼主不是写安卓的。。编译的时候基本能给你跑满
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winglight2016 OP @HangoX android 我也做啊,只是比其他应用略慢,开发上 sbt 编译速度才上最感人的
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6rzgeek 2017-12-25 09:45:20 +08:00
什么主板?装 macos 有没有什么问题
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firebroo 2017-12-25 10:34:45 +08:00
吃鸡游戏可以把我的 i76700+32G+1050TI 整死机。
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zyp0921 2017-12-25 11:26:21 +08:00
拿来吃鸡啊 不吃鸡浪费了
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winglight2016 OP |
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HughRyu 2017-12-25 15:30:19 +08:00
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warcraft1236 2017-12-25 16:01:40 +08:00
你这是黑苹果吧?
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winglight2016 OP @warcraft1236 是的
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wwqgtxx 2017-12-27 00:36:31 +08:00 via iPhone
@winglight2016 因为有些算法并没有在 gpu 上实现,还有些 gpu 硬件加速是用专用电路完成的,所以无法选择算法
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