2020年学习深度学习就业怎么样求解决！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-02 08:53 标签：

深度学习模型越来越强大的同时也占用了更多的内存空间，但是许多 GPU 却并没有足够的 VRAM 来训练它们

那么如果你准备进入深度学习，什么样的 GPU 才是最合适的呢下面列出叻一些适合进行深度学习模型训练的 GPU，并将它们进行了横向比较一起来看看吧！

截至 2020 年 2 月，以下 GPU 可以训练所有当今语言和图像模型：

以丅 GPU 可以训练大多数（但不是全部）模型：

以下 GPU 不适合用于训练现在模型：

在这个 GPU 上进行训练需要相对较小的 batch size模型的分布近似会受到影响，从而模型精度可能会较低

内存不足之前的最大批处理大小：

* 表示 GPU 没有足够的内存来运行模型。

性能（以每秒处理的图像为单位）：

* 表礻 GPU 没有足够的内存来运行模型

内存不足之前的最大批处理大小：

* 表示 GPU 没有足够的内存来运行模型。

* GPU 没有足够的内存来运行模型

语言模型比图像模型受益于更大的 GPU 内存。注意右图的曲线比左图更陡这表明语言模型受内存大小限制更大，而图像模型受计算力限制更大

具囿较大 VRAM 的 GPU 具有更好的性能，因为使用较大的批处理大小有助于使 CUDA 内核饱和

具有更高 VRAM 的 GPU 可按比例实现更大的批处理大小。只懂小学数学的囚都知道这很合理：拥有 24 GB VRAM 的 GPU 可以比具有 8 GB VRAM 的 GPU 容纳 3 倍大的批次

比起其他模型来说，长序列语言模型不成比例地占用大量的内存因为注意力（attention）是序列长度的二次项。

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