Как оптимизировать использование памяти GPU при обучении нейросетей?

Несколько способов оптимизировать использование памяти GPU при обучении нейросетей:

• Использование смешанной точности. vk.com Вместо стандартного формата чисел (FP32), который требует больше памяти и ресурсов, можно использовать менее точный формат (FP16). vk.com Это позволяет ускорить вычисления и снизить потребление памяти, не теряя при этом качество работы модели. vk.com
• Квантизация. vk.com Это процесс уменьшения размера модели нейросети. vk.com Вместо использования 32-битных чисел (FP32) можно перейти на 8-битные целые числа (INT8). vk.com Это сокращает объём памяти в четыре раза и делает модель быстрее. vk.com
• Распараллеливание вычислений. vk.com Если есть несколько GPU, можно использовать их одновременно для ускорения процесса обучения. vk.com Современные фреймворки, такие как TensorFlow и PyTorch, предлагают инструменты для распределения задач между несколькими GPU. vk.com
• Оптимизация архитектуры нейросети. vk.com Можно сделать модель более эффективной, изменив её структуру. vk.com Например, можно убрать некоторые ненужные элементы или уменьшить количество параметров без значительной потери качества. vk.com
• Использование специализированных решений. vk.com Чтобы получить больше мощности для обучения нейросетей, можно рассмотреть аренду серверов с мощными GPU. vk.com
• Обновление драйверов и встроенного ПО GPU. gpuservercase.com Это повышает совместимость и производительность GPU с современными фреймворками ИИ. gpuservercase.com
• Профилирование рабочих нагрузок. gpuservercase.com Можно использовать такие инструменты, как NVIDIA Nsight или CUDA toolkit, которые помогут в обнаружении узких мест памяти, вычислений или передачи данных. gpuservercase.com