Reshetov : 그는 GPU의 그리드에 대한 당파와 같은 것에 대해 침묵합니까? 아마도 CPU가 더 빨리 훈련시킬 수 있습니까?
그는 침묵함으로써 옳은 일을 합니다. 한 번에 전체 세대(512개 사본)를 실행하는 유전 알고리즘 을 사용하여 GPU에서 그리드를 실시간으로 훈련할 것이라고 아무에게도 말하지 않을 것입니다. 내 추정에 따르면 하나의 x512 다중 패스는 2-4초가 걸립니다. 전체 최적화 주기(30~100세대)는 3~7분 안에 맞춰질 것으로 예상합니다.
joo 에게 물어보는 것이 가장 좋을 것 같습니다. 그는 실시간으로 신경망을 가르치는 것을 좋아합니다.
토끼는 소중한 모피일 뿐만 아니라 :) 비디오 카드는 화면에 데이터를 표시하는 수단일 뿐만 아니라 디스플레이에 관계없이 모든 계산에 사용할 수 있는 프로세서 뭉치입니다.
선택에 휘둘리지 말고, 못믿고 못생겼다고 생각하면 개발자들의 말을 잘 들어주는게 좋다. 20페이지 참조:
예, 이것은 큰 문제입니다. 대다수의 알고리즘은 원칙적으로 GPU에서 가속될 수 없습니다.
OpenCl이 뭔지도 모르는 당신과 MT5의 모호한 노하우 지지자들의 "초고속 계산 + 초장기 OpenCl 프로그래밍"의 요점을 보지 못하는 것은 당신과 사람들의 잘못입니다.
당신은 OpenCL이 무엇인지 모릅니다 ...
NS를 훈련시키려면 PC의 속도가 필요하지만 입력 데이터의 올바른 선택이 더 중요하며 NS 자체가 알아내고 정보를 분해할 것이라는 희망으로 NS에 온갖 말도 안되는 소리를 던지지 마십시오. 필요한 것과 필요하지 않은 것으로나는 당신이 추측하지 않았다고 추측! :)
예, 주제에 따르면, 글쎄, 그들은 OpenCl을 사용하여 파이의 백만 번째 자릿수까지 계산함으로써 적어도 놀랄 것입니다. 아마도 그러한 놀라운 혁신이 어떻게든 작동할 것입니다, IMHO
예, 주제에 따르면, 글쎄, 그들은 OpenCl을 사용하여 파이의 백만 번째 자릿수까지 계산함으로써 적어도 놀랄 것입니다. 아마도 그러한 놀라운 혁신이 어떻게든 작동할 것입니다, IMHO
그는 GPU의 그리드에 대한 당파와 같은 것에 대해 침묵합니까? 아마도 CPU가 더 빨리 훈련시킬 수 있습니까?
그는 침묵함으로써 옳은 일을 합니다. 한 번에 전체 세대(512개 사본)를 실행하는 유전 알고리즘 을 사용하여 GPU에서 그리드를 실시간으로 훈련할 것이라고 아무에게도 말하지 않을 것입니다. 내 추정에 따르면 하나의 x512 다중 패스는 2-4초가 걸립니다. 전체 최적화 주기(30~100세대)는 3~7분 안에 맞춰질 것으로 예상합니다.
Pi를 계산하는 것이 얼마나 어려운지 관심조차 없었습니다. 그렇게 어렵지 않은 것으로 나타났습니다 https://ru.wikipedia.org/wiki/Pi_(number)
누가 mql5의 코드 형태와 OpenCl을 사용하여 놀랄 수 있습니까?