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ai:plaidml

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PlaidML

Platform API GPU/NPU
Windows Python OpenCL
Linux Python OpenCL
macOS Python OpenCL/Metal

OpenCL, Metal に対応しているため、CUDA が走らない RADEON や Intel HD Graphics を利用することができます。 TensorFlow や CNTK 同様 Keras の Backend として機能するため、RADEON しか搭載していない Mac や Note PC でも GPU を活用できます。

ただし 4 core 8 thread 以上の Intel CPU の場合は、OpenCL で Intel HD Graphics を使うよりも TensorFlow の CPU の方が速かったりするので事前にテストしてから利用することをおすすめします。

  • 注意
    • Intel Core i7 4C8T 以上 : PlaidML(OpenCL) Intel HD Graphics より TensorFlow-CPU の方が速い
    • NVIDIA GeForce : PlaidML(OpenCL) よりも TensorFlow/CNTK 等のデフォルトの CUDA の方が速い

今までテストした中で使えたもの

RADEON HD 7750 Windows
RADEON RX 480 Windows
RADEON Pro 580 macOS
RADEON Vega 56/64 Windows
Intel HD Graphcis 530 9G (Skylake) Windows 4C8T (i7-6700K) なら TensorFlow-CPU > Intel HD Graphics(OpenCL)
Intel HD Graphcis 620 9G (KabyLake) Windows 4C8T (i5-8250U) なら TensorFlow-CPU > Intel HD Graphics(OpenCL)
GeForce GTX 1070/1080 Windows TensorFlow-GPU の CUDA の方が速い

Python

Windows

  1. pip3 install plaidml-keras
  2. Scripts/plaidml-setup

Linux (Ubuntu/Debian)

$ sudo apt install python3-venv
$ python3 -m venv plaid
$ . plaid/bin/activate
$ pip3 install plaidml-keras
$ plaidml-setup
ai/plaidml.1561793121.txt.gz · 最終更新: 2019/06/29 16:25 by oga

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