MacBook で GPU 使った Deep Learning を動かしてみた話の続き。
(→MacBook でも GPU を使った Deep Learning がやりたいので PlaimdML を試す[2020-03-29-1])



Windows 10 のノートPCとして、 Surface Laptop 2 を使っています。
GPU　を使った Deep Learning がやりたのですが、GPU は
"Intel UHD Graphics 620"
で NVIDIA ではないで CUDA とかダメ。
ということで、PlaimdMLを試してみました。

結論から言うと、現状ではこの GPU だと速くなりませんでした。
PlaimdML での対応待ちですかね。

以下、ベンチマークまでの流れ。

Python 環境構築

Anaconda で。
Windows 版を DL してインストール。
そして「ANACONDA NAVIGATOR」から環境構築。
Python 3.6.10 にしています。

PlaimdML インストール

「ANACONDA NAVIGATOR」から "Open Terminal" でターミナルを起動。
pipでインストール。

pip install plaidml-keras plaidbench

plaidml-setup が動かなかったのでバージョン指定でやり直し（参考）。

pip install plaidml==0.6.4 plaidml-keras==0.6.4 plaidbench==0.6.4

"plaidml-setup" で CPU, GPU を切り替える。

plaidml-setup

Experimental devices としてしか選択できない。
選択肢は3つ:

1: opencl_intel_uhd_graphics_620.0
2: opencl_cpu.0
3: llvm_cpu.0

これらでベンチマーク。

PlaimdML ベンチマーク

ベンチマーク実行。

plaidbench keras mobilenet

結果のまとめ:

	Inference Latency	Time /FPS
GPU (opencl_intel_uhd_graphics_620.0)	235.21 ms	217.24 ms / 4.60 fps
CPU (opencl_cpu.0)	49.99 ms	41.59 ms / 24.05 fps
CPU (llvm_cpu.0)	154.51 ms	85.33 ms / 11.72 fps

GPU は CPU より遅い。
Experimental だからかダメみたい。
OpenCL での CPU が速い。

Windows マシンでの Deep Learining は当面やらないことにします。