뉴럴 엔진은 사용할 수 없는 모양입니다. M1의 GPU만으로 연산을 했으며, 기존 어떤 인텔맥보다도 빠릅니다.
물론, 이건 지포스 계열의 칩셋보단 여전히 많이 느린편 입니다.
7700HQ + 1060 6gb 탑제 노트북 학습 결과:
5s/epoch
11ms/step
98.96% acc
가 나오며,
말할것도 없이 1080ti의 경우 1초에 epoch가 모두 끝납니다.
M1 노트북 :
22s/epoch
45ms/step
98.9% acc
1. 메모리 관련해서는 금액대비 훨씬 여유로운 인텔인지라 위의 결과는 조금 더 판이해질 수 있단 점도 유념해 두셔야할 것 같습니다.
2. 전체적으로 뉴럴 엔진을 사용하지 않은 M1의 GPGPU능력은 생각보단 높진않은 것 같습니다. 이 정도 성능이라면 1060을 따라가기 위해서 현재의 4배가 필요한 상황이니...
3. RX 5000 시리즈 이후로 NAVI 아키텍쳐가 머신러닝에서 동급 GPU 대비 상당히 밀리는 모습인지라, 추후엔 그래픽의 성능을 나타내는 지표로써 게임/GPGPU연산 등등이 모두 나뉘어 비교되어야하지 않을까 싶습니다. RX 5500M은 약간의 클럭 손실을 제외하면 1650과도 비교가 가능한 정도인데, 텐서플로우에선 이와는 비교하기도 힘들만큼 떨어지게 됩니다. (=56s/epoch) m1의 2배 정도 시간이 소요됩니다. (=22s/epoch) 이는 i5 8세대의 epoch 시간(=50s)과도 어느정도 비교가 가능한 수준으로.. 매우 낮은 편에 속합니다.
AKG-3
임시닉네임
poin_:D
깍지
분명 신경망은 GPGPU를 가장 많이 쓰는 어플리케이션중 하나일 겁니다만, GPGPU성능과 신경망 연산 성능은 동일한 개념은 아닙니다. GPGPU가 신경망 연산에만 쓰이는 것은 아니고, 용도를 바꾸면 성능이 확 바뀌는 일이 많아서요. 그래서 GPGPU라기보단 머신러닝 성능이라고 확실히 나누어야 할 거 같습니다. 뭐 근데 그와 별개로 AMD RDNA쪽은 연산 성능이 전반적으로 그닥인 건 사실 같습니다. 아마 CDNA 나누면서 점점 더 그렇게 가는 거 같은데..
전에 다른 글에도 답을 남긴 적이 있습니다만 엔비디아도 연산용 카드와 게이밍 카드간의 격차가 갈수록 벌어질 가능성이 높습니다. 지금 게이밍과 신경망이 요구하는 아키텍쳐가 완전 달라지기 시작해서... 결국 둘 다 GPU로 퉁치긴 무리인 시대가 올 수도 있는데 그래픽카드를 계산기로 쓰는 입장에선 걱정거리죠.