Микроконтроллер + GPU?

Question

[SolidMinus]

Привет. Какой микроконтроллер выбрать где проще всего будет подключить Nvidia Titan X для вычислений c CUDA?

Stackoverflow молвит, что под мой Raspberry PI придется кодить свои драйвера ( кстати, почему? там же *nix ).

P.S. Нужно для TensorFlow-gpu

P.S.S. Да, нужен микроконтроллер на базе *nix. А свой комп городить как ядро робота че то на уровне "ноут с моторами"...

Answer 1

[Максим Мосейчук]

кстати, почему? там же *nix

Потому что драйвера мало того что низкоуровневые и должны учитывать особенности архитектуры, так ещё у Nvidia они закрытые.

Ну а для начала вам нужно будет реализовать шину PCIE для своего контроллера.

И Raspberry PI это не микроконтроллер.

Comments

[SolidMinus]

Короче, понятно. Тогда ноут с моторами...

[chupasaurus]

SolidMinus, моделей ноутов с доступным PCI-E 3.0+ интерфейсом - по пальцам двух рук максимум + к нему нужен будет райзер и блок питания (потому что ноутбучных блоков больше 180-200 ватт в природе не бывает).

[pfg21]

распбери пи конечно плата для разработки, но броадкомовский камень на нем, полноценный микроконтроллер в том смысле что не требует чипсета для работы.

На некоторых дев.платах имеются разъемы minipci-e для подключения стандартных плат расширения. Если вам такого хватит, то попробуйте.
А так лучше поискать б.у мать с большим количеством pci-e и собрать станцию на ней.

Answer 2

[VeyDlin]

Что-то у меня какой-то диссонанс, вы хотите сделать сложную задачу, ооочень сложную задачу с низкоуровневым железом и драйверами.
Но нейросеть при этом хотите готовенькую, TensorFlow, и при этом на МК, можете забыть

Если очень хочется, то есть готовые микры аппаратного ускорения нейросети, их уже вполне реально подключать к МК (https://www.terraelectronica.ru/news_utr.php?ID=160)

Еще, если хотите компактно, можно взять монстра от nvidia - Jetson TX2 или TX1 - www.nvidia.ru/object/embedded-systems-dev-kits-mod...

Comments

[SolidMinus]

Кто сказал, что нейросеть я хочу готовенькую? Я предобучаю на компе, а далее заливаю модель и из C++ API TF юзаю. И для того, чтобы ее юзать с нормальной скоростью мне нужна CUDA. У меня уже все реализовано и все работает, но оооочень медленно. За аппаратные ускорители спасибо