使用没有NVIDIA显卡的内置显卡，我可以使用CUDA和Caffe库吗？答案

【问题标题】：Using the built-in graphics cards without a NVIDIA graphics card, Can I use the CUDA and Caffe library?使用没有NVIDIA显卡的内置显卡，我可以使用CUDA和Caffe库吗？
【发布时间】：2016-07-24 18:28:26
【问题描述】：

在没有NVIDIA显卡的情况下使用内置显卡，可以使用CUDA和Caffe库吗？

我的操作系统是 ubuntu 15 CPU是（Intel）i5-4670（3.40GHz 4核）内存为 12.0GB

我想开始学习深度学习。

【问题讨论】：

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GeForce GTX 750 Ti，2GB 内存。大约 130 美元，在世界大部分地区都很容易买到。这将运行大量示例和教程。大型 VGG 网络需要更多内存。您通常可以减少批量大小以解决 GPU 内存不足的问题。我发现它非常适合学习和测试，比 CPU_ONLY 快得多。
GPU Emulator for CUDA programming without the hardware的可能重复

标签： machine-learning cuda nvidia deep-learning caffe

【解决方案1】：

CUDA 用于 NVidia 显卡。因此，您无法在 PC 中使用 Caffe 构建的 CUDA。

不过，您可以在构建过程中使用 CPU_ONLY 标志并让 Caffe 在您的系统上运行。但与使用显卡时应得到的相比，您可以预期训练速度太慢。

Caffe 有各种 fork 项目，可以使其在其他显卡上运行，并且可以在 Git 上使用。但是与原始 Caffe 的 master 分支相比，这些项目中的大多数都严重过时。

Caffe 的 OpenCL 实现可以在 here 找到。

【讨论】：