Инновации и инсайты в мире Java из первых уст. Новая конференция Java Fest — 21 марта >>
×Закрыть

Посоветуйте облако для ML

Посоветуйте пж облачного провайдера (желательно с бесплатным пробным периодом) для обучения нейронок на облаке.

Играюсь с ML на досуге, для обучения использую Google Cloud ML, так как у меня сейчас нет достаточных вычислительных GPU-мощностей (NVIDIA GTX 750 Ti на компе — не считается) для полноценной работы. Обучение некоторых сеток требует довольно мощной видеокарты + много памяти (8-24GB и больше).

Плюсы гугл облака — есть бесплатный пробный период (1 год), дает попользоваться очень мощными видюхами (NVIDIA Tesla K80), хорошая связка с TensorFlow,

минусы — сложно настроить чтобы работало без падений с проектами на Torch и на других ML фреймворках с CUDA-оптимизацией.

Интересно узнать о других провайдерах. Купить самому несколько тех же NVIDIA Tesla — жаба давит заплатить за каждую $5000.

LinkedIn
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

дык Azure — azure.microsoft.com/...​s/virtual-machines/linux
возьми для начала почасовую оплату, и что-нибудь вроде NV6v2:
6 cores, 112.00 GiB RAM, 336 GiB local storage, 1X P100 GPU, все удовольствие $2.07/hour на East US

да, и имидж можно выбрать DSVM, если подходит
azuremarketplace.microsoft.com/...​ux-data-science-vm-ubuntu

Пользуюсь paperspace.com, в целом удобно. Можешь выбрать gpu под свой карман + не нужно ничего особо настраивать, всё работает с коробки.
Тоже смотрел Google Cloud, но по факту когда создаешь инстанс виртуальной машины показывает что нету доступных gpu, причём в разных регионах.

flyelephant.net бачив? Його CEO тут, до речі, є. m31

О, спасибо, выглядит интересно. Попробую.

Спасибо за рекомендацию нас;)
@Mobile Dev, черкни мне на почту (d.spodarets@flyelephant.net), поможем чем сможем.

чисто интерестно — какие задачи решаете ?

Ну пытаюсь написать «на коленке» проект на основе порождательно-состязательных сетей (GAN), для image generation.
Для основы взял архитектуру нейронки отсюда — github.com/NVIDIA/pix2pixHD
Пока проект некоммерческий, в свободное время занимаюсь.

тоесть сети будут обрабатывать фотки ?

Типа того, преобразовывать.

aws.amazon.com/...​ec2/elastic-gpus/details
Там всего вроде максимум 8гб GPU Memory на один инстанс.

У гугла вроде больше — cloud.google.com/...​pes#compare-machine-types
Не знаю как там с виртуализацией и shared GPU memory, но чтобы обучение работало нужно хотя бы 12гб (в моем случае).

Elastic GPU прездназначен для других целей (аппаратное ускорение графики), а не для ML

Вот для ML:
aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3

p3.16xlarge
GPUs — Tesla V100: 8
GPU Memory: 128GB
vCPUs: 64
Memory: 488GB

На Spot текущая цена 8 доллраов в час

Если вам не нужно так много, есть p3.2xlarge и p3.8xlarge, которые в 8 и 2 раза меньше/дешевлее соответственно.

Подписаться на комментарии