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※ 引述《HumuHumu (呼姆呼姆)》之銘言: : ※ [本文轉錄自 deeplearning 看板 #1QfakpUB ] : 作者: HumuHumu (呼姆呼姆) 看板: deeplearning : 標題: [問題] 跑Keras的model正常GPU使用率會是多少 : 時間: Mon Mar 12 17:43:12 2018 : 我已經重複安裝很多變anaconda cudnn cuda等等了 : 但是我跑keras的model不管怎樣跑起來的速度都還是跟使用CPU跑的速度差不多 : 而且打開工作管理員,GPU使用率都只有7~8%左右 : 請問這樣是有在用GPU跑的嗎?? : 我不管裝幾次都是這種結果 我不知道該怎麼解決他嗚嗚嗚 看了一下你的推文,你用的是Geforce 1080,這種等級的卡,跑個 小ANN(我猜你的ANN,指的是MLP的意思吧?)你期待看到啥GPU使用 率? 1080有2560個cuda core啊. 用10%已經有256個core了.不少 了,如果你是用那種筆電內建的卡,也就2,3百個core的,這已經幾 乎要滿載了. 我的卡是Titan Xp,不要說這種小MLP了,就算是用CNN跑MNIST都是 低於10%. 你真的想燒機,看看GPU使用率狂飆的快感,好歹也要 玩些幾百MB起跳的影像模型,例如VGG16,或VGG19你才看的到1080被 操的不要不要的感覺. 所以玩玩看style-transfer吧,裡面會用到Vgg16,跟Vgg19可以讓 你操卡操到爽: https://github.com/kevinzakka/style-transfer * BTW, windows顯示的那個使用率是copy engine的使用率,當你 的GPU記憶體很大的時候,copy自然就會低一點. 你要看GPU的計算 使用率,你應該要看的是compute_0那個欄位. -- ★人生中最溫暖的夏天是在紐約的冬天 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 73.66.168.95 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1520882939.A.904.html
pipidog: BTW,而且你的GPU記憶體滿載了,這表示你確實用到GPU了. 03/13 03:31
pipidog: 不過滿載不是因為資料大,而是TF預設都會佔用整顆GPU,避免 03/13 03:31
pipidog: 計算碎片化,你若是用PyTorch,則是要多少才用多少. 03/13 03:32
※ 編輯: pipidog (73.66.168.95), 03/13/2018 03:34:39
aaaba: 讚讚讚 03/13 07:58
HumuHumu: 感謝大大解惑,因為我一直覺得運算速度很慢,GPU使用率 03/13 16:01
HumuHumu: 又低,所以我一直以為我灌錯tensorflow版本 03/13 16:01
pipidog: 計算量太小,用GPU反而比CPU慢,因為光資料的搬動就花去 03/13 16:33
pipidog: 不少時間了。這很正常。 03/13 16:33
goldflower: 有gpu使用率就代表有用gpu啊XD 可用nvidia-smi看 03/13 23:34
goldflower: 螢幕應該沒啥影響 03/13 23:35