原本需要 16GB 显存的模型,优化后使用的显存峰值就降到了 4GB。 MegEngine 这种显存优化技术,让 1060 这样的入门级显卡也能训练原本 2080Ti 才能加载得上的模型;而 11GB 显存的 2080Ti,更能挑战原本 32GB V100 才能训练的模型。要知道,V100 的价格可是 2080Ti 的 9 倍还多。 两行代码,显存「翻倍」 如...
原本需要 16GB 显存的模型，优化后使用的显存峰值就降到了 4GB。MegEngine 这种显存优化技术，让 1060 这样的入门级显卡也能训练原本 2080Ti 才能加载得上的模型；而 11GB 显存的 2080Ti，更能挑战原本 32GB V100 才能训练的模型。要知道，V100 的价格可是 2080Ti 的 9 倍还多。两行代码，显存「翻倍」如要需...
MegEngine 在近期发布的v1.4版本中,通过引入 DTR[[1]](https://arxiv.org/abs/2006.09...技术并进行进一步的工程优化,提供了一种通过额外计算减少显存占用的途径,从而让小显存也能训练大模型,享受更大 batch size 所带来的训练收益。在 2080Ti 上,ResNet-50、ShuffleNet 等网络的最大 batch size 可以达到原来...
原本需要 16GB 显存的模型,优化后使用的显存峰值就降到了 4GB。 MegEngine 这种显存优化技术,让 1060 这样的入门级显卡也能训练原本 2080Ti 才能加载得上的模型;而 11GB 显存的 2080Ti,更能挑战原本 32GB V100 才能训练的模型。要知道,V100 的价格可是 2080Ti 的 9 倍还多。 两行代码,显存「翻倍」 如要需...
简介:2080Ti 竟然可以当 V100 来用,这个功能有点儿厉害。 自深度学习大潮兴起,模型就朝着越来越大、越来越 「深」 的方向发展。 2012 年,拥有 5 个卷积层的 AlexNet 第一次在视觉任务上展现出强大的能力。在此之后,基础模型就开始「深」化起来:2014 年的 VGG-Net 达到了 19 层;2015 年的 ResNet、2017...
计算加速基准的方法是获取的图像/秒吞吐量除以该特定模型的最小图像/秒吞吐量。这基本上显示了相对于基线的百分比改善(在本实验中基准为1080 Ti)。 2080 Ti、2080、Titan V和V100基准测试中考虑到了Tensor Core。 实验中使用的batch size 此外,实验还有关于硬件、软件和“什么是典型的单GPU系统”的具体设置,力求尽...
也即等于一张 2080 Ti 可以用出 V100 的感觉！且旷视MegEngine的工程师亲自做了测试，发现在 2080Ti上，ResNet50、ShuffleNet等网络模型的最大batchsize可以达到原来的3倍以上。而且这个黑科技魔法是可叠加到多卡上的，所以说十张2080 Ti 同样可以用出十张V100的效果。好家伙，这简直就是训练 AI 大模型的神器啊！
MegEngine 这种显存优化技术,让 1060 这样的入门级显卡也能训练原本 2080Ti 才能加载得上的模型;而 11GB 显存的 2080Ti,更能挑战原本 32GB V100 才能训练的模型。要知道,V100 的价格可是 2080Ti 的 9 倍还多。 两行代码,显存「翻倍」 如要需要自己去优化显存, 可能 99% 的算法工程师都会放弃。最好的办法是...
V100和2080Ti在性能和应用场景上存在显著差异。 性能对比: V100:作为NVIDIA的一款高性能计算显卡,V100基于Volta架构,专为深度学习、机器学习及大数据处理等领域设计。它搭载了5120个CUDA核心,配备16GB或32GB的HBM2内存,带宽高达900GB/s,具有强大的计算能力和高带宽内存,能够高效处理大规模数据集和复杂计算任务。 2080Ti...
2080Ti 竟然可以当 V100 来用,这个功能有点儿厉害。 模型加一层,显存涨一分 显存不够,写论文、打比赛屡遭掣肘 显存:约束算法工程师的瓶颈 再举一个常见的例子,企业中的算法工程师拥有足够的算力,显存没那么重要。然而,只使用并行策略分担显存,还是可能会出现显存足够、但每张 GPU 的计算负载又不足的情况。