【问题标题】:No difference in run-time for CPU &GPU & TPU usage in ColabColab 中 CPU 和 GPU 和 TPU 使用的运行时间没有差异
【发布时间】:2021-07-09 07:32:57
【问题描述】:

我执行了一些预处理问题,大约需要。 Google Colab 中的 CPU 运行时间为 14 分钟。但是当我切换到 GPU 或 TPU 时,运行时间不会改变,尽管它显示:

在以下位置找到 TPU:grpc://10.113.22.130:8470

有没有什么具体的方法可以利用TPU的资源来减少运行时间?

【问题讨论】:

  • 您是否对代码进行了任何更改以利用 GPU 或 TPU?
  • 很遗憾,没有。

标签: python-3.x google-colaboratory tensorflow2.0


【解决方案1】:

如果您想在 Colab 中实际使用 GPU/TPU,那么您通常需要添加额外的代码(运行时不会自动检测硬件,至少对于 TPU)。

Here 是一个 Colab 示例,您可以按照该示例来使用 TPU。但是我会注意到,无论是在 CPU 还是 GPU 上运行,数据预处理通常都会在 CPU 上运行,并且当您加速实际训练时,加速器的魔力就会发挥作用。

如果您想加快预处理速度,最佳做法是使用tf.data。您可以详细了解如何使用 TF 数据来提高性能here

【讨论】:

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