6. 并行计算 为了提高GPU利用率,可以使用多个GPU进行并行计算。以下是多GPU训练的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.parallel device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 将模型转移到GPU上model=model.to(device)# 使用多个GPU进行并行计算model...
它基于 Turing 架构搭建,具有 4608 个 CUDA 核心、576 个用于加速 AI 的全速混合精度 Tensor Core 核心和 72 个用于加速光线追踪的 RT 核心。TITAN RTX 还包含 24 GB GPU 显存,支持使用大批量样本训练神经网络、处理大型数据集,并适用于大型动画模型和其他占用大量内存的工作流程。 AI硬件供应商Lambda Labs对Tit...