CPU 2. GPU 分析:当数据量很小时,在CPU上运算速度较快,这可能是由于将张量送入GPU进行运算之前需要事先维护cuda的上下文环境。 实验2:x = torch.randn(96, 64*64*12, 3) CPU 2. GPU 分析:当数据量较大时,在GPU上的运算速度接近CPU的10倍,且随着layer的加深、循环层数的增加,这两者运算速度的差异还会继...
使用GPU时,网络模型和输入数据都需要显式地转移到GPU设备上,通常使用.to(device)方法。 示例代码:在CPU和GPU上运行相同的代码 importtorchimporttime# 检查是否有可用的GPUdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 创建一个随机张量x=torch.randn(10000,10000).to(device)# CPU矩阵乘...
2. 对比GPU与CPU的计算速度 本文的实例问题非常简单:分别使用CPU和GPU对尺寸为[tensor_size, tensor_size]的2个张量进行点积运算,使用time库工具对计算过程进行计时,对比CPU和GPU所消耗的时间。张量的大小tensor_size取值从1到10000。 我使用的硬件信息如下: CPU:AMD Ryzen 9 7940H GPU:NVIDIA GeForce RTX 4060 ...
t1 - t0) # python main.py --use_gpu # 开启mps加速 # Test set: Average loss: 0.0300, Accuracy: 9900/10000 (99%) # time_cost: 89.75829124450684 # python main.py # Test set: Average loss: 0.0298, Accuracy: 9893/10000 (99%) # time_cost: 321.0486090183258 # 使用GPU 单卡 TITAN XP ...
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深度学习模型部署性能分析,Intel和ARM CPU上CNN计算速度差距分析。 1. GPU内存占用率问题 这往往是由于模型的大小以及batch size的大小,来影响这个指标。当你发下你的GPU占用率很小的时候,比如40%,70%,等等。此时,如果你的网络结构已经固定,此时只需要改变batch size的大小,就可以尽量利用完整个GPU的内存。GPU的内...
GPU模式下,GPU使用率如图所示: GPU监视窗口 左边较低是使用CPU时的GPU使用率,而使用Metal后,明显看到GPU使用率非常高,基本稳定在85%～90%左右。 可以明显发现,速度提升了很多。 Time elapsed: 13.11 minTotal Training Time: 13.11 minTest accuracy 99.02%Total Time: 13.13 min ...
一直以来，Pytorch在Mac上仅支持使用CPU进行训练。就在刚刚，Pytorch官方宣布，其最新版v1.12可以支持GPU加速了。只要是搭载了M1系列芯片的Mac都行。这也就意味着在Mac本机用Pytorch“炼丹”会更方便了！训练速度可提升约7倍 此功能由Pytorch与Apple的Metal工程团队合作推出。它使用Apple的Metal Performance Shaders(...
机器学习中,有一个限制速度的环节,那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行,然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作,因此迁移中如果速度太慢,则会拖累整个模型的训练效率。近日,有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 CPU->GPU迁移工具,相比原版加速了 110 倍之多。