深度学习：加速训练的方法

最新推荐文章于 2024-01-07 02:04:55 发布
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加速训练的方法

内部方法

  • 网络结构的选择
    • 比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构
  • 优化算法的改进：动量、自适应学习率
  • 减少参数规模
    • 比如使用 GRU 代替 LSTM
  • 参数初始化
    • Batch Normalization
  • mini-batch 的调整

外部方法

深度学习训练加速方法 - 优快云博客

  • GPU 加速
  • 数据并行
  • 模型并行
  • 混合数据并行与模型并行
  • CPU 集群
  • GPU 集群

GPU加速深度学习：GPU加速和CPU加速之间的性能差距
AI天才研究院
06-27 5171
在深度学习应用中，GPU(图形处理器) 和 CPU(中央处理器) 一直是最常用的计算平台。虽然它们在某些任务上表现出强大的性能，但它们之间的性能差距可能会限制您在深度学习中的应用能力。本文旨在探讨 GPU 加速深度学习与 CPU 加速之间的性能差距，并提出了一种结合两种加速方式以提高性能的方法。GPU 主要通过并行计算和分布式处理来加速深度学习算法的训练。在 GPU 中，多个线程可以同时处理数据和计算，从而提高训练速度。
深度学习的训练加速
Sibin的博客
10-24 5548
深层模型训练需要各种技巧，例如网络结构的选取，神经元个数的设定，权重参数的初始化，学习率的调整，Mini-batch的控制等等。即便对这些技巧十分精通，实践中也要多次训练，反复摸索尝试。此外，深层模型参数多，计算量大，训练数据的规模也更大，需要消耗很多计算资源。如果可以让训练加速，就可以在同样的时间内多尝试几个新主意，多调试几组参数，工作效率会明显提升，对于大规模的训练数据和模型来说，更可以将难以
《深度学习笔记》——训练加速篇
墨门
09-24 256
1 介绍 在本文中，我们将记录关于模型训练加速的学习笔记～ 首先我们看看李沐老师在【动手学深度学习v2】课程中讲述的关于“让训练更加稳定的技巧”：
【深度学习基础知识 - 21】加快模型训练速度的方法
yanyuxiangtoday的博客
08-21 1万+
在深度学习任务中，虽然可以通过堆叠参数、设计更复杂的结构来提高模型的表征能力，但这也会导致模型的计算量增加，训练时间延长，大大降低模型的产出效率。这篇文章根据博主的经验简单介绍一些加快模型训练速度的方法，以及为什么需要关注模型的训练速度。 加快网络训练速度的方法 1. 合理的超参数设计 BatchSize。每次迭代batch的大小是影响每次推理速度的主要因素，而batchsize并非越大越好，一个经验性的可选数值是32、64、128，一般来说，每个batch的大小一旦超过64，继续增大batch带来的性能
利用高性能计算加速深度学习算法
zhang0311的专栏
10-28 1万+
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习典型应用为图像识别和语音识别。GPU正在以大大超过摩尔定律的速度高速发展（大约每隔半年 GPU 的性能增加一倍），远远超过了CPU 的发展速度。GPU加速深度学习算法可以获得较大的性能提升，本文主要介绍深度学习算法在GPU平台上的并行设计和优化方法。
深度学习的优化技巧：提高性能和加速训练
AI天才研究院
01-07 648
1.背景介绍 深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大量数据中抽取知识，并应用于各种任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。随着数据量和模型复杂度的增加，深度学习模型的训练和推理时间也随之增长，这为深度学习带来了性能瓶颈。因此，深度学习优化技巧的研究和应用具有重要意义。 本文将从以下六个方面进行阐述： 1.背景介绍 2.核心概念与联系 3.核心算法原理和具体操作...
TensorFlow深度学习并发加速训练
01-06
TensorFlow深度学习并发训练 TensorFlow 2.0 分布式训练 单机多卡训练: MirroredStrategy tf.distribute.MirroredStrategy 是一种简洁且高性能的，数据并行的同步式分布式策略，主要支持多个 GPU 在同一台主机上训练...
深度学习DeepSeek GPU资源使用与优化解析：提升训练效率的技术方案与案例分析
05-02
内容概要：文章围绕“DeepSeek到底用了多少GPU”这一主题，详细解析了GPU在深度学习中的重要作用、DeepSeek可能使用的GPU数量及其优化策略。首先介绍了GPU的核心优势，包括并行计算、高内存带宽和加速库支持。接着...
深度学习PyTorch混合精度与分布式并行训练优化：提升模型训练效率与性能的技术解析
最新发布
05-18
使用场景及目标：①了解混合精度训练的工作原理及其在显存优化和加速训练中的应用；②掌握分布式并行训练的实现方法，尤其是数据并行和模型并行的具体操作；③通过实际案例学习如何在图像识别和自然语言处理任务中...
深度学习8-加速强化学习训练的方法
clayhell的博客
12-31 1267
加强学习
PyTorch深度学习模型训练加速指南2021
AI蜗牛车
02-22 1164
作者：LORENZ KUHN编译：ronghuaiyang导读简要介绍在PyTorch中加速深度学习模型训练的一些最小改动、影响最大的方法。我既喜欢效率又喜欢ML，所以我想我也可以把它写下...
【亲测！效果极好】Pytorch深度学习模型训练如何加速？看看ETH的研究生怎么说
Stockholm_Sun的博客
08-02 1158
Pytorch深度学习模型训练加速 本文主要解读在Pytorch进行神经网络深度学习时，导致训练时间大大增加的一些应当被摒弃的坏习惯，以及一些能够加速训练的方法。从而让我们在使用Pytorch的时候更加快速。 这个指南的原作者LORENZ KUHN是来自ETH计算机科学的研究生，在此鸣谢。 此外，我参考了AI公园的内容，非商业用途，若有侵权请告知我删除。 他给出的方案中，会专注于可以直接在PyTorch中进行的更改，而不需要引入额外的库，但是我们假设要使用GPU训练模型。 1. 考虑使用另外一种学习率策略
GPU 显存不足怎么办？
热门推荐
zhuiqiuk的专栏
06-05 2万+
前言 最近跑的模型都比较大，尤其是Bert， 这真的是难为我 1080ti 了， 在Bert的Example中，官方提供了一些 Trick 来帮助我们加速训练，很良心， 但感觉还不够，于是花费一些时间整理出一个 Trick 集合，来帮助我们在显存不足的时候来嘿嘿嘿。 本文分为两大部分，第一部分引入一个主题：如何估计模型所需显存， 第二个主题：GPU显存不足时的各种 Trick 。 监控 GP...
模型训练加速方法
ffllyy2019的博客
05-31 782
模型训练加速方法 学习率设置 lr = 0.00125*num_gpu*samples_per_gpu 数据读取加速 data prefetch (Nvidia Apex中提供的解决方案) # pip install prefetch_generator from torch.utils.data import DataLoader from prefetch_generator import BackgroundGenerator # 使用DataLoade
15加速神经网络的训练
花梦飞的博客
11-24 1029
越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 原因很简单, 就是因为计算量太大了. 可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来. 这里我们将介绍四种方法加速梯度下降的执行效果。 1、Stochastic Gradient Descent (SGD)随机梯度下
深度学习优化：加速模型训练和推理
AI天才研究院
12-27 865
1.背景介绍 深度学习优化(Deep Learning Optimization, DLO)是一种针对深度学习模型训练和推理过程的优化技术。随着深度学习模型的不断发展和复杂度的增加，训练和推理过程中的计算开销也随之增加，这导致了对深度学习优化的需求。深度学习优化的主要目标是提高模型训练和推理的效率，减少计算成本，并提高模型性能。 深度学习优化可以分为两个方面：一是优化算法，包括梯度下降、随机梯...
加速训练的方法
SeventhBlue
12-17 741
加速模型训练的方法总结： 1.良好的初始化策略 使用Xavier初始化（当使用逻辑激活函数时）或者He初始化（使用ReLU或者ReLU变种以及ELU激活函数时）。 2.良好的激活函数 激活函数选择顺序：SELU函数>ELU函数>leaky ReLU函数（和它的变种）>ReLU函数>tanh函数>逻辑函数。 如果关心运行时性能，可以尝试leak...
机器学习笔记 - 加速神经网络训练的 7 个技巧
学以致用 知行合一
05-22 2721
更快地训练神经网络是深度学习的重要因素之一。我们通常发现神经网络的这些困难在于其复杂的架构和使用的大量参数。随着数据量、网络和权重的增加，模型的训练时间也会增加，这对建模者和从业者来说都是不利的。在本文中，我们将讨论一些可以加快神经网络训练的技巧和窍门。下面列出了本文要讨论的要点。
深度学习中的优化技巧：如何提高模型性能和训练速度
AI天才研究院
12-27 3015
1.背景介绍 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它主要通过模拟人类大脑中的神经网络来进行数据处理和学习。随着数据量的增加和计算能力的提升，深度学习技术在各个领域得到了广泛的应用，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。然而，深度学习模型的训练过程是非常耗时和计算资源的，这为其实际应用带来了很大的挑战。因此，优化技巧在深度学习中具有重要的意义。 本文将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核...
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