Inter uhd 显卡，不等同于 NVIDIA GPU 吧

[PbCopy111]

https://github.com/dreamnettech/dreamtime

这个项目，有一个 option 选项，看起来 NV 的 GPU 比较厉害，我也不知道用 Inter 的集成显卡能不能处理，是费时间，还是效果不好呢。。。

看这里没有讨论的，我也不知道 github 的项目能不能讨论，还是没人知道这个机器学习的东东呢。

[LZSZ]

- -! 大哥这还用问吗？

[SakuraSauce]

inter=intel 喵？
NVIDIA 显卡肯定比核显厉害喵！

[nvkou]

Intel 不是 inter
是不同的
nv 的是战术核显卡
Intel 的是核显
都能加速单指令多数据的计算场景，但当量不一样啊
小马拉大车是不行的
这里不讨论是因为在这是常识

[honjow]

核显和独显。常识啊

[minami]

nVidia 的 CUDA 是深度学习的事实标准，除了谷歌有自己的 TPU，大部分研究人员都是用 N 卡进行训练的，所以无可取代，毕竟 CUDA 是私有标准
当然 AMD 搞了个骚操作，ROCm 平台可以白嫖 CUDA 的成果，比如你可以在 ROCm 上跑 PyTorch 这样本来是默认 CUDA 后端的深度学习库
Intel 这边，由于显卡比较弱势，主要靠 FPGA 发力。不过也搞了个奇怪的后端 PlaidML，使用 keras 接口，可以在 I/A/N 三家显卡上进行训练
以上这些都是关于深度学习训练的，如果只是推理，倒是可以利用各种推理库，将模型落地到设备上，比如腾讯的 ncnn，可以跑在任意支持 Vulkan 的显卡上，当然 CPU 也可以

[minami]

草草看了下，原模型是基于 PyTorch 的，那训练就基本告别 I 卡了，如果有模型结构的话，可以尝试导出到支持 I 卡的推理引擎上

[ohao]

看价格也知道，一块普通的 1080 N 卡 2K+

如果学习的话，可以租 GPU 的服务器，1080T 的 大概 900 人民币一个月

[PbCopy111]

其实。。。。。我就是来说说这个项目的事的。。。