sdk - OpenCL/AMD : Deep Learning

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在“谷歌搜索”并进行一些研究时，我无法在上找到任何用于科学 GPGPU 计算和OpenCL的严肃/流行框架/sdk >AMD 硬件。有没有我错过的文献和/或软件？

我尤其对深度学习感兴趣。

据我所知，deeplearning.net推荐NVIDIA硬件和CUDA框架。此外，我知道的所有大型深度学习框架，例如 Caffe、Theano、Torch、DL4J，...专注于CUDA，不打算支持OpenCL/AMD。

此外，人们可以找到大量关于基于 CUDA 的深度学习任务的科学论文以及相应文献，但几乎找不到关于基于 OpenCL/AMD 的解决方案的文献。

2015/16 年基于 OpenCL/AMD 的解决方案是否有可能出现新的或现有的科学框架？

使用OpenCL/AMD进行深度学习的良好开端是什么？有什么文献吗？教程？其他来源？

Answer 1

编辑 1 请参阅 Mikael Rousson's答案 - 亚马逊现在是前进的方向，因为你可以从他们那里“租用”计算能力。

编辑 2 我创建了一个 series of guides了解如何使用 theano 设置用于深度学习的 Amazon EC2 实例。它比在个人计算机上运行方便得多。

编辑 3 看来 TensorFlow 现在比 theano 更被广泛接受，因此我相应地更新了指南。

我的情况和你一样，因为我有一台配备 Intel Iris 显卡的 MacBook Pro。我花了一周的大部分时间来研究所有可能的解决方法，并且非常欢迎我提供的替代方案。

我目前拥有的最佳解决方案是:

1. 安装python 库 tensorflow并利用现有的 GPU 支持并继续更新到最新的开发版本。
2. 使用theano - 并使用existing GPU support与tensorflow类似
3. 购买 NVIDIA 显卡并在 PC 上使用
4. 如果您绝对需要 OpenCL 中的解决方案，并且愿意从高度理解的角度编写所有内容(无教程)，请查看 DeepCL可能pyOpenCl .

我发现任何使用 OpenCL 的解决方案，例如pyOpenCl ，目前还没有深度学习的用户友好界面，也就是说，用替代方法进行编码比快速编码并在 CPU 上运行需要更长的时间。尽管如此，以下是深度学习的最佳替代 OpenCL 库:

• Python - DeepCL
• Jonathan's Torch7 Utility Library - C++

开发中

• tensorflow是 adding对 Eigen 和其他依赖项的改进是 OpenCL 支持 finished
• theano是 adding support通过 clBLAS 访问 OpenCL
• Caffe位于development stages添加 OpenCL 支持，但进度似乎有点落后于 theano