GPU云服务器深度学习性能模型初探
发布时间:2018-08-24 15:00:06 所属栏目:业界 来源:云栖社区
导读:技术沙龙 | 邀您于8月25日与国美/AWS/转转三位专家共同探讨小程序电商实战 一、背景 得益于GPU强大的计算能力,深度学习近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突GPU服务器几乎成了深度学习加速的标配。 阿里云GPU云服务器在公有云上提
从NVCaffe和MXNet的测试结果来看,图像分类场景单纯的训练阶段对CPU要求不高,单GPU 只需要4vCPU就可以。而内存需求则取决于深度学习框架、神经网络类型和训练数据集的大小:测试中发现NVCaffe随着迭代次数的增多,内存是不断增大的,但是内存需求增大到一定程度,对性能就不会有什么提升了,其中NVCaffe AlexNet网络的训练,相比其它网络对于内存的消耗要大得多。相比之下MXNet的内存占用则要小的多(这也是MXNet的一大优势),93G预处理过的训练数据集训练过程中内存占用不到5G。 对于磁盘IO性能,测试显示训练阶段NVMe SSD本地盘、SSD云盘性能基本接近,高效云盘上的性能略差1%。因此训练阶段对IO性能的要求不高。 5.1.2 自然语言处理 (编辑:厦门网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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