Зеркало Telegram-чата "Репка / Repka-Pi"

Статус
Закрыто для дальнейших ответов.
В данной прошивке поднята частота работы оперативной памяти на 24 mHz
А какая всё таки финальная частота? Просто только по тексту на сайте не очень понятно

Автор сообщения в Telegram: Никита Крапивин

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
Никто не пробовал нейронку на одноплатнике гонять? Очень все долго? Я полагаю да, но все же. Не обучать а именно обученную уже использовать.

Автор сообщения в Telegram: Alexey Fedorov
Нажмите, чтобы раскрыть...


я пробовал, что интересует?

Автор сообщения в Telegram: Д D

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
я пробовал, что интересует?

Автор сообщения в Telegram: Д D
Нажмите, чтобы раскрыть...


Да я думаю сильно медленно обрабатывать будет или терпимо, у меня за основу взят обученный суммаризатор gazeta. Приложение на фласке с ботом для тг,тупо себе новости агрегировать, какие я хочу)) вот и не знаю, впринципе запустится ли,+ насколько будет медленно работать) если с 2х секунд на ПК упадет до 15-20 то не критично, а если один текст 5 минут будет ковырять то ну такое

Автор сообщения в Telegram: Alexey Fedorov

Ссылка на сообщение в Telegram
 
пробовал предобученные на tensorflow, pytorch. На ПК с avx512 0.2 сек, E5 2678V3 => 1.2 сек, orange pi3 => 3-4 сек, repka 1gb ram 1200mhz 5-6 сек. Где-то в 5-7 раз больше по времени в среднем с ПК на x86.
При условии, что задача не будет сброшена из-за отсутствия памяти. Например детекция на orange pi3 не отрабатывает, минимум запускается на pi5, так что ответ в 5-7 раз + требования памяти в зависимости от архитектуры нейронки

Автор сообщения в Telegram: Д D

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
Сейчас попробую игрушки погонять но не думаю что какой-то дикий прирост будет, всё же mali слабое место

Автор сообщения в Telegram: Никита Крапивин
Нажмите, чтобы раскрыть...


Пытался собрать gl4es ещё раз и у меня повисла плата.
Синий свет горит, ethernet мигает, но рабочий стол повис и ssh не отвечает.

Автор сообщения в Telegram: Никита Крапивин

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
пробовал предобученные на tensorflow, pytorch. На ПК с avx512 0.2 сек, E5 2678V3 => 1.2 сек, orange pi3 => 3-4 сек, repka 1gb ram 1200mhz 5-6 сек. Где-то в 5-7 раз больше по времени в среднем с ПК на x86.
При условии, что задача не будет сброшена из-за отсутствия памяти. Например детекция на orange pi3 не отрабатывает, минимум запускается на pi5, так что ответ в 5-7 раз + требования памяти в зависимости от архитектуры нейронки

Автор сообщения в Telegram: Д D
Нажмите, чтобы раскрыть...


Спасибо, вот как раз и хотелось примерную разницу узнать, конечно я понимаю там от задачи ещё зависит,но все же. Тогда попробую

Автор сообщения в Telegram: Alexey Fedorov

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
пробовал предобученные на tensorflow, pytorch. На ПК с avx512 0.2 сек, E5 2678V3 => 1.2 сек, orange pi3 => 3-4 сек, repka 1gb ram 1200mhz 5-6 сек. Где-то в 5-7 раз больше по времени в среднем с ПК на x86.
При условии, что задача не будет сброшена из-за отсутствия памяти. Например детекция на orange pi3 не отрабатывает, минимум запускается на pi5, так что ответ в 5-7 раз + требования памяти в зависимости от архитектуры нейронки

Автор сообщения в Telegram: Д D
Нажмите, чтобы раскрыть...


Ну у меня почему то память особо не жрет, больше проц))

Автор сообщения в Telegram: Alexey Fedorov

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
Ну у меня почему то память особо не жрет, больше проц))

Автор сообщения в Telegram: Alexey Fedorov
Нажмите, чтобы раскрыть...


ну отлично, значит количество параметров не особо относительное большое... ну еще при переводе на одноплатник частых процессов с CPU - необходимо отслеживать рост температуры. Бывает, что редкие активности CPU выдерживает, а если без отдыха, то и куллер не справляется, либо нужно городить тему с бОльшим радиатором

Автор сообщения в Telegram: Д D

Ссылка на сообщение в Telegram
 
Статус
Закрыто для дальнейших ответов.
Верх Низ
Назад