Caffe下多GPU性能问题

最新推荐文章于 2019-07-09 15:09:27 发布
最新推荐文章于 2019-07-09 15:09:27 发布
阅读量3.4k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI 文章标签： Caffe AI
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weim_dev/article/details/77428693

单机多卡的版本中，发现Caffe在多卡的效率，并比单卡更快。

在4X1080TI的机器上，使用gpu -all 的效率反而不如指定设备 gpu 0，这个是什么原因？

  • 多卡带来了数据交换，导致性能下降
  • 多卡的Caffe 对Mnist 这种小的测试集，并没有太大的优势

GPU ALL


GPU 0


tensorflow 多卡测试_阿里云 GPU 云服务器 TensorFlow 单机多卡训练性能实践
weixin_35063099的博客
12-24 441
阿里云 GPU 云服务器 TensorFlow 单机多卡训练性能实践4 性能实测我们在阿里云上的 GN5 GPU 云服务器(8 卡 P100)上使用 TensorFlow 测试了 InceptionV3、ResNet50、ResNet152、AlexNet、VGG16 几个经典卷积神经网络的用于图像分类模型的训练性能，并使用不同的策略做了比较，具体实测数据如下。4.1 Inceptio...
caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
最新发布
z_ran的博客
09-03 1442
Caffe、TensorFlow、Pytorch
caffe --Multi-GPU Usage
hfutzxy的博客
05-11 2141
Currently Multi-GPU is only supported via the C/C++ paths and only for training.The GPUs to be used for training can be set with the “-gpu” flag on the command line to the ‘caffe’ tool. e.g. “build/too
caffe中C++接口设置多GPU
xunan003的博客
07-09 840
gpu模式： Caffe::set_mode(Caffe::GPU) gpu选择：Caffe::SetDevice(int gpuid) 此外，上面两条命令 setmode 以及setdevice 在运行后，会自动占用一些显存，所以setdevice 一定是在setmode 之前，不然会默认占用GPUid0的一部分内存。具体原因不明。 ...
在Ubuntu上配置Caffe并行计算环境
weixin_30460489的博客
10-01 146
1.实验配置： 型号：中科曙光I450-G10双路塔式服务器 CPU：Intel Xeon E5-2620 v2 @2.1GHz x24 RAM：128GB DISK：2TB GPU0：NVIDIA Tesla K20C - 用于并行计算 GPU1：NVIDIA Quadro K620 - 用于图形显示 OS：Ubuntu 14.04 LTS 64bi...
Caffe支持多GPU分布式计算
Rolin的专栏
09-12 7979
Caffe允许多GPU间并行，与AlexNet不同，多GPU模式的内涵在于“不共享数据，却共享网络”。所以，允许多个solver存在，且应用到不同的GPU上去。第一个solver会成为root_solver，第二、第三个solver就会成为shared_solver。 直接使用solver_count的地方是DataLayer层中的DataReader对象。每一个DataLayer都有一
在Windwos下安装 Caffe（GPU版本）
07-29
在Windows环境下搭建Caffe GPU版本是一项技术性强且需要细心操作的任务。Caffe是一个高效、灵活且易扩展的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。为了在Windows上安装Caffe并充分利用GPU的计算能力，...
window环境下py3.5和vs2017编译的 caffe【无GPU加速】
04-27
在Windows环境下，Python 3.5与Visual Studio 2017用于编译Caffe的配置是一项复杂的任务，因为Caffe通常与CUDA和GPU加速紧密关联，但这个特定的版本是"无GPU加速"的。这表明它可能适用于没有GPU或者不打算利用GPU...
caffe.zip（ubuntu系统编译好的gpu版本的caffe包）
12-04
标题中的"caffe.zip"指的是一个压缩包文件，该文件包含了已经在Ubuntu 18.04操作系统上编译完成的GPU版本的Caffe库。Caffe是一种广泛应用的深度学习框架，以其高效、灵活性和易用性而闻名。"ubuntu系统编译好的gpu...
caffe多GPU训练问题之gpu 0 does not have p2p access to gpu 2
learning notes
07-06 3830
在训练center-loss 网络时，center-loss 太大，虽然乘以一个很小的系数(0.008)，还是导致loss特别大，最后loss为nan。 不断调整参数，最后可以训练了，然后看输出: 在gpu 0 和gpu 2之间没有p2p 交互。 stackoverflow上的问题,说性能会下降，因为没有用到 SLI bridge,只会导致训练速度的下降，不会带来其他的问题。 找到了官方
Caffe安装以及GPU服务器设置并行
绅商的博客
05-05 2657
Caffe安装以及GPU服务器设置并行 本人新手，在学习GPU服务器的使用，欢迎大家一起交流。这篇博客主要讲的是之前安装的CPU版本的caffe后，进行修改为gpu的版本。 目录Caffe安装以及GPU服务器设置并行 目录 caffe的安装非GPU 如果只是在CPU上运行到这里就结束了下面是我自己遇到的一些问题和解决 nccl安装 重新编译caffe 并行计算和调试错误 随便说些caffe的安装
GPU 显存 - Caffe 内存优化
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
04-21 6151
Caffe 的一个优化版本 - [caffe-yjxiong](https://github.com/yjxiong/caffe). 测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多. 显存优化的 Caffe 主要实现的功能: [memory multiloading]
Linux+Caffe+多卡+python编译问题汇总
c060512的博客
07-23 323
1、使用多卡make runtest时，若直接make，会出现如下编译问题，修改方法为：使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=？指定某一张卡。 2、使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=？指定第？卡进行make runtest时（在Docker中编译），Makefile.config文件中应设置GPUID为0，因为Docker中只显示一张显卡。采用...
Caffe-MPI实现多机多卡训练
qingsong1001的专栏
09-17 2867
MPI简介 对MPI的定义是多种多样的 ，但不外乎下面三个方面，它们限定了MPI的内涵和外延。 MPI是一个库，而不是一门语言。许多人认为MPI就是一种并行语言，这是不准确的。但是，按照并行语言的分类，可以把FORTRAN+MPI或C+MPI 看作是一种在原来串行语言基础之上扩展后得到的并行语言。MPI库可以被FORTRAN77/C/Fortran90/C++调用。从语法上说 它遵守所有...
Multi-GPU Usage：caffe下的多GPU同时使用
liulinyi007的博客
01-30 3672
最近在跑FCN的时候发现caffe.set_device()只能有一个int参数，导致只能用一个GPU跑，于是开始着手解决。 caffe声明：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/docs/multigpu.md 截图如下： 多GPU接口只支持C/C++，以及训练。 正在绞尽脑汁解决~
caffe的python API如何使用多GPU
daniaokuye的专栏
01-05 5474
准备跑clone下来的faster rcnn时，本打算使用多个gpu进行训练，以为--gpu 1，2，3就可以了，too naive！ caffe的官方网站给出的说明就是： caffe.set_mode_gpu() caffe.set_device(0)更多相关信息可以参考这个链接：https://www.programcreek.com/python/example/83262/caff
Windows系统安装Caffe GPU版教程
在Windows环境下安装Caffe的GPU版本是一项针对深度学习研究人员和工程师的技术任务，需要遵循一系列的步骤以确保正确配置。Caffe是一个由伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center，简称BVLC）...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值