都是hipCaffe自带的，所以很快就能出结果。
MNIST Training:
output:
I0821 22:10:56.745488 5070 solver.cpp:228] Iteration 0, loss = 2.35452
I0821 22:10:56.745551 5070 solver.cpp:244] Train net output #0: loss = 2.35452 (* 1 = 2.35452 loss)
I0821 22:10:56.745575 5070 sgd_solver.cpp:106] Iteration 0, lr = 0.01
I0821 22:10:57.164610 5070 solver.cpp:228] Iteration 100, loss = 0.225856
...
I0821 22:11:41.101171 5070 solver.cpp:317] Iteration 10000, loss = 0.00296479
I0821 22:11:41.101207 5070 solver.cpp:337] Iteration 10000, Testing net (#0)
I0821 22:11:41.296481 5070 solver.cpp:404] Test net output #0: accuracy = 0.9908
I0821 22:11:41.296531 5070 solver.cpp:404] Test net output #1: loss = 0.028097 (* 1 = 0.028097 loss)
I0821 22:11:41.296545 5070 solver.cpp:322] Optimization Done.
I0821 22:11:41.296555 5070 caffe.cpp:254] Optimization Done.
time spantotal costcost / 100 iteration22:10:56.74548845.50.45522:11:41.296555
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看不懂，结论是？
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印象中，不管是960还是ttx，跑caffe的mnist 10000iter都是30s，都跑不出GPU本身的性能。
不过Vega44s的话，hipcaffe的优化还是有待提高。不过这种低负载的测试看不出什么。
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http://blog.csdn.net/shiorioxy/article/details/52652831
cifar10差异很大？不太正常。。。
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这个是7万iteration，顶楼是4000。今天在外面办事回去跑1080ti的。
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这个batch size能改不，我记得默认batch size吃不满GPU
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我那960试了下
mnist 10000iters是33.2s，cifar10 5000iters是45.4s。这俩都跑不满性能，我感觉ttx也就比这速度快那么一点。
感觉真要测，还是得拿resnet101这种级别的负载才有意义。
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cifar10这网络还是太简单了，堆batch size也跑不出性能。
5000 iters on gtx960
batch-size=100: 45.4s
batch-size=1024: 421.4s (显存终于占用了981m)
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楼主，好歹也要跑Alexnet这种级别的大网络啊，mnist一般都是用LeNet把，这货IO是瓶颈，连1080都喂不饱。
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你们别急啊，马上就弄。
rocm也有类似nvsmi的东西，叫rocm-smi，可惜目前还太简陋，没有看payload，只能看功耗，可惜功耗也没做好， 永远都是5w。。。
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学习的啥啊
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搭好了混合深度学习平台。
方法更新在顶楼。
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虽然看不懂，但支持你的干货
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一种实验平台，本身没什么用，但可以用来比较a卡和n卡的compute unit在深度学习上的效率。
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感觉hipcaffe和miopen的优化如何啊
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hipcaffe绝对不可能有源生caffe效率高，因为它本来就是fork了一整个caffe，在此基础上改的，还不是改的c++代码，而是在二进制上link。编译过程也是先编译了一整个caffe，然后再编译自己的代码。
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imagenet200多G我实在下不动了，还是cifar吧。caffe版本变得太快了，以前的都跑不了。我调一个resnet cifar出来，再多我调不动了，毕竟还要做正事。
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原来hipcaffe是这样兼容的。那这样看来确实如此了，轻量网络下确实可以看出优化的空间，caffe性能影响很大。不过感觉大网络就看miopen了本身了。
希望tensorflow能做的好一些。。。
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caffe还是当年学dl的时候用过，这些年早就转到tensorflow和实验室自有框架上了。这框架学术味道太重了，默认能做的少，动不动就要去c++定制layer。
rocm版的torch也出了状态是开发中，如果完备，我还准备试试resnet 1k layers这个paper的自带代码就是torch，移植应该很方便。
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级别不够，没法给楼主加分
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看来AMD在DL上也翻车了。
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查了下的确是rocm特有的bug。可以手动修正，但是比较麻烦。
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caffe上跑resnet太为难它了，源生没有highway的实现，一般需要定制layer，包括后面的cuda kernel function，但我目前还不知道如何给hipCaffe定制layer，hipCaffe的layer都是layer + hip封装的形式，按照caffe的方式，只能写个custom layer的cpp和h，但hip封装怎么写不明白，还是可以自动生成的，不可知。
捕获.PNG (97.16 KB, 下载次数: 1)
昨天研究了一会，hip在cpp里面也封装了核函数，比较原始啊。cuda一般写在cu文件里。
两者都有调用自己的深度学习库，这点倒是很一致。
捕获2.PNG (24.84 KB, 下载次数: 1)
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一个月过去了，群主感觉hipCaffe咋样，是不是Bug多成马
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你的id好牛啊
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好忙的，早就没测了，目前就一个hipCaffe（还有bug），生产性堪忧。
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树导现在还有用ROCM？
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没用在正式环境，偶尔捡起来玩玩的程度。
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第二图右下角绿色台标，显示显卡信息的是什么软件？
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驱动面板，x setting现在更流行tensorflow 不知道amd这个有没有对应的支持
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这个是runtime，你用什么框架也要装这个。
amd的tf版本是1.8，和nv的支持是一样的current release，转贴机发过贴。
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哦 那还是可以的。 不过我没有自己去适用过。。 反正平时学校都服务器跑 电路 电子 维修 求创维42c08RD电路图 评论 电视的图纸很少见 评论 电视的图纸很少见 评论 创维的图纸你要说 版号，不然无能为力 评论 板号5800-p42ALM-0050 168P-P42CLM-01 电路 电子 维修 我现在把定影部分拆出来了。想换下滚，因为卡纸。但是我发现灯管挡住了。拆不了。不会拆。论坛里的高手拆解过吗？ 评论 认真看，认真瞧。果然有收
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