deep learning framework
2018.05.17 23:59
caffe 만 쓰다가
딴거 뭐 괜찮나 주말에 쭉 깔아보고 뒤져 봤는데..
결론은 MxNET 이 젯 낫고... Tensorflow 까지가 그나마 괜찮고 Caffe2 (Pytorch) 는 조만간 사라질 듯 하다.
MxNET 은 속도도 빠르고 메모리 소모도 적어서 실제 사용할때 많은 module 을 올릴 수 있어서 장점이 있다.
다른 거로 2~3 개 ensemble 할때 mxnet 에서는 10개 ensenble 가능하니 실전에서는 더 정확하게 된다.
MXNet 은 2~3 일만 배우면 대부분 쓸 수 있게 굉장히 잘 만들어 놨다.
Caffe 는 초창기에 깔고 기본적인 train / test 돌리는데 하루가 꼬박 걸렸는데 이건 몇시간이면 빠르게 진행할 수 있다.
MXNet 은 image 전처리가 별로 필요 없고... Caffe 에서 보이는 PCI 배속에 따르는 병목도 없는듯 하다. 이것도 중요한게 x4 slot 에도 GPU util 이 100% 육박하게 사용 가능.
CPU load 도 core 당 70% 수준이다. 참고로 caffe 는 100% full 로 병목 생길것 같은 위기감이 항상 든다.
댓글 0
번호 | 제목 | 글쓴이 | 날짜 | 조회 수 |
---|---|---|---|---|
1686 | ubuntu cuda nvidia-smi | WHRIA | 2020.08.29 | 849 |
1685 | concat network [3] | WHRIA | 2020.08.27 | 147 |
1684 | GPT2 [1] | WHRIA | 2020.08.03 | 250 |
1683 | scopus [1] | WHRIA | 2020.08.02 | 344 |
1682 | melafind | WHRIA | 2020.08.01 | 771 |
1681 | nvidia dali [1] | WHRIA | 2020.08.01 | 265 |
1680 | pytorch optimize | WHRIA | 2020.08.01 | 126 |
1679 | startup , 미국 | WHRIA | 2020.07.30 | 134 |
1678 | consort , stard | WHRIA | 2020.07.30 | 81 |
1677 | model split [1] | WHRIA | 2020.07.30 | 142 |
1676 | FTC [1] | WHRIA | 2020.07.28 | 238 |
1675 | 암호화 | WHRIA | 2020.07.26 | 1000 |
1674 | raid 6 | WHRIA | 2020.07.23 | 43 |
1673 | asyncio | WHRIA | 2020.07.23 | 286 |
1672 | amp distributed pytorch [1] | WHRIA | 2020.07.14 | 51 |