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1 - Intel Neural Compute Stick 2
2 - Nvidia Jetson TX2 · Jetson Nano · Jetson AGX Xavier · Jetson Xavier NX
3 - eGPU
4 - GPU Clouds
5 - TensorFlow-CPU
有点担心 intel 的计算棒性能不太行, 但优点是可以很匹配我的树莓派
买个开发板其实是我比较倾向的选择, 但是不太清楚具体怎么选
eGPU 的话费用有点高, 但也不是不可以, 不过我怕开学之后宿舍直接跳闸 lol
上云的话也可以, 但本地总要有个设备方便调试
实在不行我就直接在 cpu 跑了, 慢就慢了
(别让我卖 mbp lol)
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nevin47 2020-03-31 16:34:27 +08:00  1
初学阶段基本不需要大规模算力支撑的，MBP 够了
等有真正想搞整的模型的时候，再考虑买外设，那个时候 LZ 基本应该有自主选择的能力的 |
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wutiantong 2020-03-31 16:52:34 +08:00
先得有数据集和模型，再考虑与之相配的计算设备。
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ETCartman 2020-03-31 17:07:29 +08:00 via iPhone
直接 colab 啊，又能 code，又能记笔记.
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niubee1 2020-03-31 17:11:06 +08:00
N 记的外置显卡，还能打打游戏
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derek80 2020-03-31 17:14:29 +08:00
其实不如直接用按需云服务，前期投入少一点。后续明确了在上设备。所以前期选 4，需求明确了上 2
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learningman 2020-03-31 17:16:32 +08:00 via Android
直接上云吧。Google 不是有和 IDE 无缝集成的云服务吗？
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imgugu 2020-04-01 08:53:07 +08:00
我也是 mbp 。。。一开始用 CPU，后来在 bitahub 上跑
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dingwen07 2020-04-01 12:21:11 +08:00 via Android
计算棒能拿来加速训练？
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