15、深度神经网络高级加速技术详解

深度神经网络高级加速技术详解

在深度学习领域，为了进一步提升深度神经网络（DNN）模型的训练和推理速度，有许多高级技术值得探讨。本文将围绕调试与性能分析、作业迁移与复用以及异构环境下的模型训练这几个关键主题展开，帮助你深入理解并应用这些技术。

技术要求

在开始之前，需要确保使用 PyTorch 及其相关平台作为实现平台，并安装以下库的正确版本：
- NVIDIA Nsight Graphics >= 2021.5.1
- NVIDIA 驱动 >=450.119.03
- pip >19.0
- numpy >=1.19.0
- python >=3.7
- ubuntu >=16.04
- cuda >=11.0
- torchvision >=0.10.0

调试与性能分析

NVIDIA Nsight 性能调试工具

要使用 NVIDIA Nsight 进行 GPU 性能调试，首先需从 此网页 下载并安装该工具。安装完成后，可使用以下命令行收集 NVIDIA 分析信息：

# 分析
nsys [全局选项]
# 或者
nsys [命令开关][应用程序]

收集分析信息后，系统会记录 GPU 上的所有活动，以便后续进行性能分析。