具有 GPU 速度的 TensorFlow答案

【问题标题】：Tensorflow with GPU speeds具有 GPU 速度的 TensorFlow
【发布时间】：2017-06-26 16:51:38
【问题描述】：

除了 RAM 之外，还有什么会影响速度的吗？我在两台不同的笔记本电脑上运行实验，一台只分配 300MB，另一台分配 4GB，尽管分配的内存不到 1/10，但不知何故，300MB 运行得更快。

不同类型的 nvidia 卡是否存在潜在的分配问题？两者的 LSTM 相同。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的，如果您正在运行 tensorflow-gpu（它将您的代码并行化以更快地运行），Tensorflow 会受到 CPU 时钟速度或 GPU 特性的影响。从你的 GPU 的单核性能到它的视频 RAM 的一切都会影响你的 NN 训练速度，尽管它可能是非线性的——例如，在小前馈上，高带宽 GPU 可能不会比低带宽 GPU 有太多的性能提升网络。除非您正在运行多个 GPU，并且如果您不尝试分配内存来填充超过 80% 的 VRam（我发现通常前 20% 已满），我不知道为什么这会是内存分配问题-- 最后，我知道这已经有一段时间了，所以如果您仍然遇到问题，请更新您的 CUDA 驱动程序。

【讨论】：