gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=k1) print('cpu time of k=10 :',cpu_time, 'gpu time of k=10 :',gpu_time) k2 = 100 cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=k2) gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=k2) print('cpu time of k=100 :',cpu_time, 'gpu time of...
2.测试tensorflow gpu性能: 2.1 import tensorflow as tf import timeit # 使用cpu运算 def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'): cpu_a = tf.random.normal([100000, 1000]) cpu_b = tf.random.normal([1000, 1000]) c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b) return c # 使用gpu运算 def gpu_run()...
加速计算:GPU的并行计算能力远超CPU,因此使用GPU可以大大加速深度学习模型的训练。 节省资源:在CPU和GPU之间,GPU的功耗要低得多。在训练大规模深度学习模型时,使用GPU可以显著减少能源消耗和冷却需求。 提高效率:由于GPU的并行处理能力,使用GPU可以显著提高深度学习模型的训练速度。这使得研究人员能够更快地迭代模型,进行...
GPU测试主要用于验证是否可以使用GPU来加速tensorflow的计算任务。tensorflow是一个开源的机器学习框架,支持在CPU和GPU上运行。在训练深度神经网络等大规模计算任务时,使用GPU可以显著提升计算性能。 为了测试GPU是否可用于tensorflow,可以按照以下步骤进行操作: 检查显卡驱动:首先需要确保计算机上安装了合适的显卡驱动。不同的...
Tensorflow使用不同的模型对CPU和GPU压力也不同。本系列通过不断实验和修改参数,并给出实验结果,让大家对Tensorflow的设置和模型参数如何调优有个大致了解,并对操作系统、CPU种类、核心数、内存容量、不同的GPU对结果的影响有个量化指标。 实验环境 我们选取三种计算平台,分别代表三种运算环境: ...
所有的模型都在合成数据集上训练，这将GPU性能和CPU预处理性能隔离开来。对于每个GPU，对每个模型进行10次训练。测试每秒处理的图像数量，然后在10次实验中取平均值。通过对图像/秒得分并将其除以特定模型的最小图像/秒得分来计算加速基准。这基本显示了相对基准的百分比改善。（在此使用了1080 Ti）喜欢记得来一个 ...
RTX显卡的ML/AI性能非常强劲。 RTX 2080的性价比和GTX 1080Ti接近,但它有Tensor核心和RT核心。它主要的弱点是只有8GB显存。 RTX 2080Ti的价格和Titan Xp类似但在ML/AI上的性能媲美Titan V,而后者的售价是前者的两倍。显然RTX 2080Ti有资格作为GTX 1080Ti的继任者出现在大多数GPU训练平台上。 虽然RTX 2080Ti很...
# 计算运算时间 对比芯片性能 cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10) gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10) print('Tensorflow warmup /CPU,GPU/: ', cpu_time, gpu_time) cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=100000) ...
print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name())) else: print("Please install GPU version of TF") 1. 2. 3. 4. 5. 运行test.py如下所述,系统提示运行成功,并显示出GPU的型号,计算能力,我的显卡计算能力为8.6,感觉性能应该还不错,后面根据程序实际的计算性能再发分享报告。