Comments 8
>> Из этого примера вам станет понятно, как данные о изображении попадают в сверточную сеть (CNN)
Распознавание чисел свёрточной сетью можно «вживую» посмотреть в интерактивном примере
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
Распознавание чисел свёрточной сетью можно «вживую» посмотреть в интерактивном примере
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
GPU — это CUDA совместимые карты от NVidia. Кросплатформенный OpenCL отдыхает(
Справедливости ради, он и так отдыхал — на нем аналога cuDNN нет)
Кстати, а почему так? В основе какие-то технические причины или просто nvidia вовремя подсуетилась с довольно удобной CUDA — в отличие от?
Совершенно не специалист, увы, я их использую исключительно с верхнего уровня) Но на Реддите говорят, что CUDA просто действительно успела раньше, плюс для нее есть готовая версия BLAS.
>> плюс для нее есть готовая версия BLAS.
http://gpuopen.com/professional-compute/
clBLAS is a software library containing the complete set of BLAS level 1, 2 and 3 routines. In addition to GPU devices, the library also supports running on CPU devices to facilitate debugging and multicore programming.
>> на нем аналога cuDNN
Не могу сравнить, но DNN фреймворк есть
http://gpuopen.com/compute-product/opencl-caffe/
У AMD есть штука получше чем Cuda
http://gpuopen.com/compute-product/hcc-heterogeneous-compute-compiler/
HCC supports heterogeneous offload to AMD APUs and dGPUs via HSA enabled runtimes and drivers. It is an ISO compliant C++ 11/14 compiler that supports the following two programming workflows:
— Single source via a single compiler frontend with code generation to both HSAIL and X86 and
— Dual source via dual compiler such as using ICC or GCC for X86 code generation and HCC CLANG with just HSAIL code generation to HSAIL.
It is based on Clang and the LLVM compiler and “libc++” C++ standard library
http://gpuopen.com/professional-compute/
clBLAS is a software library containing the complete set of BLAS level 1, 2 and 3 routines. In addition to GPU devices, the library also supports running on CPU devices to facilitate debugging and multicore programming.
>> на нем аналога cuDNN
Не могу сравнить, но DNN фреймворк есть
http://gpuopen.com/compute-product/opencl-caffe/
У AMD есть штука получше чем Cuda
http://gpuopen.com/compute-product/hcc-heterogeneous-compute-compiler/
HCC supports heterogeneous offload to AMD APUs and dGPUs via HSA enabled runtimes and drivers. It is an ISO compliant C++ 11/14 compiler that supports the following two programming workflows:
— Single source via a single compiler frontend with code generation to both HSAIL and X86 and
— Dual source via dual compiler such as using ICC or GCC for X86 code generation and HCC CLANG with just HSAIL code generation to HSAIL.
It is based on Clang and the LLVM compiler and “libc++” C++ standard library
Приглашаю к прочтению статьи: «Почему ещё не изобрели искусственный интеллект?» или проверка инструментария CNTK от Microsoft Research
Sign up to leave a comment.
CNTK — нейросетевой инструментарий от Microsoft Research