無料のソフトウェアだけを使って低コストでmp4動画の超解像と拡大を行う方法を紹介します。
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Pythonでの一連のデータ処理の中で「はじめのこのプロセスは単一のGPUで、だけどその後のこの処理は複数のGPUを使って高速に済ませたい」ということがあります。
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通常処理の高速化と消費電力の低減を目的に自宅のDeep Learning用マシンのCPUをi7-930からXeon X5672にアップグレードしました。
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前回のブログでは「結局はUbuntu上でTensorFlow-GPUを使いましょう」という話に着地したが、Windows10でTensorFlow-GPUを使う納得できる着地点を探しました。
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今回は意外とまとめて言及されていない「自分環境用にTensorFlow-GPUをセットアップする上で出来ないこと」の話です。
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低コストで自宅の旧式PCにRTX 2060 Superを追加してTensorFlow-GPUでGPUコンピューティングをする企画の最終回です。
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今回は実際にDeep Learningの学習を「Google Colab (GPU)」「Mac (CPU)」「今回作ったWin10デスクトップ (GPU)」でパフォーマンスの比較をします。
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今回は「10年前に作った自作PCにそれなりのGPUを積んだらどんな感じのDeep Learning環境ができるか」と言う検証です。