เมื่อไม่กี่วันก่อน ทาง Kaggle ได้ประกาศข่าวที่ไม่น่าเชื่อขึ้นครับ
นั่นคือใน Kaggle Kernel หรือ Virtual Machine ที่ Kaggle ได้เปิดให้พวกเราใช้ฟรีๆ นั้นได้อัพเกรดตัว GPU จากรุ่น K80 (ซึ่งก็ถือว่าเป็นรุ่นที่ดี มาตรฐาน) เป็นรุ่น P100 ที่ใหม่กว่าและประสิทธิภาพดีกว่า K80 โดยมี GFLOPs เร็วกว่า 1.6 เท่า และมี Memory Bandwidth มากกว่า 3 เท่าครับ!
ในการทดสอบจริงที่ทางทีมงานได้ทดสอบจากการรัน Kernel ใน Quora Insincere competition ซ้ำไปนั้นได้ผลลัพธ์ว่า Kernel ทำงานเร็วขึ้นกว่าเดิมราวๆ 2.5 เท่า! (เร็วกว่า K80 2 ตัว)
ข่าวนี้เป็นที่น่ายินดีอย่างมากเพราะ ถ้าเราไปเช่า P100 ที่ Google Cloud Platform แบบ Preemtible (จำกัดชม. การใช้งานต่อเนื่อง 24 ชม) นั้น เราต้องจ่ายเงินค่าเช่าราวๆ เกือบหนึ่งหมื่นบาทต่อเดือนทีเดียว ในขณะที่ Kaggle เราใช้งานได้ต่อเนื่อง 9 ชม. โดยไม่มีค่าใช้จ่ายครับ
ซึ่งการรันต่อเนื่อง 9 ชม. ก็ไม่ได้เป็นข้อจำกัดมากนักในทางปฏิบัติเนื่องจากเราสามารถเซพ model weights ไปรันต่อได้ใน session ถัดไปครับ
ดูข่าวต้นฉบับได้ที่นี่ครับ https://www.kaggle.com/product-feedback/83643
------------------------------------------------------
Update กันยายน 2019 : หลังจากมีข่าวดีที่ Kaggle เพิ่ม GPU ทั้งจำนวนและคุณภาพมาเรื่อยๆ ตั้งแต่ปี 2018 ในที่สุดเดือนกันยายนปี 2019 เราก็เข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริงแล้วครับ โดย Kaggle ออกมายอมรับว่าแบกรับค่าใช้จ่ายไม่ไหวและตัดสินใจลด ชม. ใช้งานฟรีเหลือเพียงสัปดาห์ละ 30 ชั่วโมงต่อ 1 Account ซึ่งไม่มีผลกระทบอะไรกับผู้ที่เป็นนักเรียน นักศึกษา และมาใช้ Kaggle เพื่อการเรียนรู้ แต่จะมีผลกระทบโดยตรงกับผู้เข้าแข่งขันทั้งหลายที่ใช้ GPU มหาศาลในแต่ละวัน
โดยเฉลี่ย P100 เร็วกว่า GTX 1080ti ราวๆ 15% ครับ
https://alisha17.github.io/machine-learning/2017/12/15/benchmarks.html
เทียบ Kaggle Kernel vs. Google Colab
https://towardsdatascience.com/kaggle-vs-colab-faceoff-which-free-gpu-provider-is-tops-d4f0cd625029
