TensorRT:腾讯云的高性能推理加速引擎,支持混合精度推理,可大幅提升推理性能。 AI 训练平台(TIA):腾讯云的人工智能训练平台,提供了混合精度训练的支持,可加速深度学习模型的训练过程。 GPU 云服务器:腾讯云提供的基于GPU的云服务器实例,可为混合精度训练提供强大的计算能力。 以上是关于混合精度训练导致NaN损失的问题及解...
对于比较消耗显存的训练任务时,往往单卡上的相对批量过小,影响模型的收敛效果。 之前在我们在图像语义分割的实验中,Jerry和我就发现使用大模型的效果反而变差,实际上就是BN在作怪。 跨卡同步 Batch Normalization 可以使用全局的样本进行归一化,这样相当于‘增大‘了批量大小,这样训练效果不再受到使用 GPU 数量的影响。
TensorRT:腾讯云的高性能推理加速引擎,支持混合精度推理,可大幅提升推理性能。 AI 训练平台(TIA):腾讯云的人工智能训练平台,提供了混合精度训练的支持,可加速深度学习模型的训练过程。 GPU 云服务器:腾讯云提供的基于GPU的云服务器实例,可为混合精度训练提供强大的计算能力。 以上是关于混合精度训练导致NaN损失的问题及解...
对于比较消耗显存的训练任务时,往往单卡上的相对批量过小,影响模型的收敛效果。之前在我们在图像语义分割的实验中,Jerry和我就发现使用大模型的效果反而变差,实际上就是BN在作怪。跨卡同步 Batch Normalization 可以使用全局的样本进行归一化,这样相当于‘增大‘了批量大小,这样训练效果不再受到使用 GPU 数量的影响。最...
之前在我们在图像语义分割的实验中,Jerry和我就发现使用大模型的效果反而变差,实际上就是BN在作怪。跨卡同步 Batch Normalization 可以使用全局的样本进行归一化,这样相当于‘增大‘了批量大小,这样训练效果不再受到使用 GPU 数量的影响。最近在图像分割、物体检测的论文中,使用跨卡BN也会显著地提高实验效果,所以跨卡...
之前在我们在图像语义分割的实验中,Jerry和我就发现使用大模型的效果反而变差,实际上就是BN在作怪。跨卡同步 Batch Normalization 可以使用全局的样本进行归一化,这样相当于‘增大‘了批量大小,这样训练效果不再受到使用 GPU 数量的影响。最近在图像分割、物体检测的论文中,使用跨卡BN也会显著地提高实验效果,所以跨卡...
目前的不少GPU都有针对 fp16 的计算进行优化。论文指出:在近期的GPU中,半精度的计算吞吐量可以是单精度的 2-8 倍;从下图我们可以看到混合精度训练几乎没有性能损失。 3.2 使用方式 3.2.1 混合精度 在混合精度训练上,Apex 的封装十分优雅。直接使用amp.initialize包装模型和优化器,apex 就会自动帮助我们管理模型参...
之前在我们在图像语义分割的实验中,Jerry和我就发现使用大模型的效果反而变差,实际上就是BN在作怪。跨卡同步 Batch Normalization 可以使用全局的样本进行归一化,这样相当于‘增大‘了批量大小,这样训练效果不再受到使用 GPU 数量的影响。最近在图像分割、物体检测的论文中,使用跨卡BN也会显著地提高实验效果,所以跨卡...