在2019年，使用AMD显卡是否相当于告别深度学习，未来CUDA在机器学习领域的垄断有可能被打破吗？

- 由于老黄和苹果的关系僵化，是否使用Mac系列产品就相当于告别了（在自己的电脑上跑）深度学习应用，除非有实验室提供的GPU伺服器？
- OpenCL是否比CUDA难用很多，以至于主流机器学习框架一直都不支持OpenCL（也就是不支持A卡）？
- 机器学习的社区对老黄垄断这一领域的现状能忍吗？将来是否有可能打破这种局面？

从2018年开始，AMD的ROCm平台就已经开始全面迎头赶上，目前来看在深度学习领域，至少90%的计算需求都可以满足。

个人认为在未来3年左右时间里，AMD有希望在深度学习市场获得至少目前CPU市场差不多的份额。主要原因有：

AMD的GPU普遍便宜又大碗，同价位显卡算力显著高于NV的GPU。
ROCm（Radeon Open Compute）平台已经支持主流深度学习框架。TensorFlow/Caffe已经获得官方支持；PyTorch的部署方法可以查看我的专栏和博客，全网首发中文版教程：容器版教程，原生部署教程。
ROCm是开源平台，而且还有一个叫做hipify的功能，支持转化CUDA程序。
NVIDIA在优势局下持续浪：CUDA越来越封闭，显卡越卖越贵，还不让伺服器部署消费级显卡，积累了不少民怨。

按照现在的情况看，A卡三年后应该可以和N卡打平。

虽然我现在用N卡，但是三年后我会买A卡。

全民yes指日可待。

有人说我精神股东，为什么不买A卡，我就奇了怪了，我买AMD的CPU，AMD挣了钱，股价涨了，自然有钱研发更好的显卡，为什么我非要买A卡才算支持A卡发展？你看AMD惨淡这么多年倒闭了吗？

好的公司永远靠产品说话，而不是靠情怀和割韭菜，比如动不动号称国产必买的某些人。

试试用opencl

希望ROCm能好用些，否则只能继续CUDA

ROCm不支持macOS呀，摔！

不过，苹果家有自家的 CreateML+CoreML

发布于 2019-04-22继续浏览内容