если результат нужен через лет 10 - то норм

На сингл ноде будет быстрее чем на 400?

на сингл ноде с гпу - да, скорее всего

Я же не спрашиваю про сравнение скорости на гпу и нет. Я так понимаю, что никто не пробовал

любая распределенка дает оверхед примерно раз в 30 или больше

зачастую ты можешь алгоритм ускорить на порядок на той же одной машине, просто грамотно его переписав

Я до 7 ноября не в СПб, как вернусь с рабостью заберу)))

👌

готовых либ много (сырых), но я сравнивал вот такую реализацию https://github.com/cerndb/dist-keras на кластере против 1xCPU и 1xGPU. Есть еще более mature реализация в deeplearning4j, но не пробовал её.

Если есть уже большой CPU кластер, то стоит попробовать, перформанс гейн есть. Точный гейн назвать сложно, он зависит от машин/типа твоей NN.

Из минусов:
-нужно возиться с препроцессингом данных, сетапом либ, etc.
-accuracy распределенной модели будет немного ниже.

Ребята, всем привет!
Я хочу тут потыкаться в ML, наверстать упущенное, и хочу начать с обработки звука (не распознавание речи). Кто-нибудь уже работал с таким? Что можно почитать/посмотреть? Какие штуки на питоне имеют готовые решения по моделям? Keras же уже чересчур? Может быть, есть какая-то годная статья?

ну, преобразование Фурье тебе 🙂 сначала надо почитать про то, какие фичи можно извлекать из звуков, потом уже все остальное

Да, про фичи я как раз нашел уже статейку 👌🏻

От себя могу добавить, что я некоторой базой владею, типа курс от Andrew Ng, курс по NLTK на курсере и тому подобное.

Меня скорее интересует, что есть готовое в питоне по нейронным сетям, потому что к тензорфлоу я ещё никогда не прикасался, поэтому не знаю, что он умеет.

Благодарю! 🙏🏻

у тензорфлоу есть своя реализация распределенки