原文:深度學習丨深度學習中GPU和顯存分析

剛入門深度學習時,沒有顯存的概念,后來在實驗中才漸漸建立了這個意識。 下面這篇文章很好的對GPU和顯存總結了一番,於是我轉載了過來。 作者:陳雲 鏈接:https: zhuanlan.zhihu.com p 來源:知乎 深度學習最吃機器,耗資源,在本文,我將來科普一下在深度學習中: 何為 資源 不同操作都耗費什么資源 如何充分的利用有限的資源 如何合理選擇顯卡 並糾正幾個誤區: 顯存和GPU等價, ...

2019-05-20 20:34 1 2550 推薦指數:

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如何挑選深度學習 GPU

如何挑選深度學習 GPU深度學習是一個對計算有着大量需求的領域,從一定程度上來說,GPU的選擇將從根本上決定深度學習的體驗。因此,選擇購買合適的GPU是一項非常重要的決策。那么2020年,如何選擇合適的GPU呢?這篇文章整合了網絡上現有的GPU選擇標准和評測信息,希望能作為你的購買決策的參考 ...

Mon Mar 30 03:47:00 CST 2020 0 628
深度學習,白嫖GPU

平台感覺有挺多的,最近發現一個矩池雲還挺好https://www.matpool.com/m/act/invite?fu=137matp3885&ic=0RJ6xYKTOin9VLX 矩池雲 ...

Tue Aug 11 08:06:00 CST 2020 0 469
深度學習如何選擇GPU

參考:[AI開發]深度學習如何選擇GPU? 侵刪 筆記: 深度學習訓練用到的硬件有兩種:一種是專業AI硬件公司出的AI芯片,一種就是我們平時熟知的GPU顯卡了,前者不太適合入門學習,而后者無論從入門難度還是性價比上講,對於新手來說都是優先的選擇。 而GPU顯卡主流廠商大概兩家 ...

Sat Oct 09 21:29:00 CST 2021 0 3230
MXNET:深度學習計算-GPU

mxnet的設備管理 MXNet 使用 context 來指定用來存儲和計算的設備,例如可以是 CPU 或者 GPU。默認情況下,MXNet 會將數據創建在主內存,然后利用 CPU 來計算。在 MXNet ,CPU 和 GPU 可分別由 cpu() 和 gpu() 來表示。 需要 ...

Thu Aug 23 18:20:00 CST 2018 0 4154
深度學習查看GPU的使用情況

1、首先查看顯卡的情況 命令: nvidia-smi 功能:顯示服務器上的GPU的情況 命令: nvidia-smi -l 功能:定時更新顯示服務器上的GPU的情況 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:設定刷新時間(秒)顯示GPU使用情況 Fan ...

Sat Oct 17 20:05:00 CST 2020 0 4126
深度學習分析識別視頻的物體

最近接到一個需求,要分析視頻的物體,比如分析一段視頻是否有人,是否有車等等。 首先想到的是深度學習,機器學習,但是之前只是稍微看了看,沒有深入學習,想要在短時間內搞定算法不太可能,於是就在github上搜索解決方案,找到不少,都是基於tensorflow的,比如yolo。 自己找了幾個測試 ...

Fri Aug 17 01:18:00 CST 2018 0 2563
淺談深度學習:如何計算模型以及中間變量的顯存占用大小

前言 親,顯存炸了,你的顯卡快冒煙了! 想必這是所有煉丹師們最不想看到的錯誤,沒有之一。 OUT OF MEMORY,顯然是顯存裝不下你那么多的模型權重還有中間變量,然后程序奔潰了。怎么辦,其實辦法有很多,及時清空中間變量,優化代碼,減少batch,等等等等,都能夠減少顯存溢出的風險 ...

Sun Feb 28 17:43:00 CST 2021 0 747
使用Floyd進行GPU深度學習訓練

如果你曾經做過做過深度學習的模型,並試圖將他在本機上訓練一下,因為你覺得你的筆記本性能還可以,於是你開始train你的模型,首先你看到loss下降很慢,每個batch需要花費8.4秒左右的樣子: 然后你的CPU開始狂轉,風扇全功率運行,風聲大作,堅持了幾分鍾實在受不了了,你果斷的關閉了進程 ...

Tue Oct 10 22:45:00 CST 2017 0 2803
 
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