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如何训练比GPU内存更大的TF模型？

训练比GPU内存更大的TF模型可以通过以下几种方法来实现：

模型压缩和剪枝：通过模型压缩和剪枝技术可以减小模型的大小，从而使得可以在有限的GPU内存中进行训练。这包括使用低精度浮点数表示权重和激活值、剪枝掉冗余的连接等。
分布式训练：使用分布式训练技术可以将模型的训练任务分配到多个GPU或多台机器上进行并行计算。这样可以将模型的参数和激活值分布存储在多个设备上，从而充分利用多个设备的内存资源。
模型并行：对于较大的模型，可以将模型的不同部分分配到不同的GPU上进行训练，然后通过消息传递机制进行通信和同步。这样可以将模型的内存需求分散到多个GPU上，从而实现比单个GPU内存更大的模型训练。
数据并行：对于大规模的数据集，可以将数据划分为多个小批次，然后分配给不同的GPU进行训练。每个GPU只需要加载和处理部分数据，从而减小了单个GPU的内存需求。
内存优化：通过优化模型的内存使用方式，可以减小模型在GPU内存中的占用。例如，可以使用TensorFlow的内存优化工具，如tf.data.Dataset和tf.distribute.Strategy，来减小数据加载和模型计算过程中的内存占用。

需要注意的是，以上方法可能需要对模型和训练过程进行一定的修改和调整，具体的实施方法和效果会根据具体的模型和数据集而有所差异。

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相关搜索:Jupyter Notebook GPU内存训练后发布模型 Tensorflow gpu无法训练我的Xception模型 Tensorflow Lite模型比Tensorflow模型输出更大的值 tf.function使用比普通python函数更高的GPU内存 TF集线器上的ALBERT预训练模型的问题为什么Tensorflow GPU在创建模型和训练模型时比CPU版本要慢得多？使用Keras GPU训练模型后，内存已满，无法清除使用TF ImageGenerator训练模型时的UnidentifiedImageError 单GPU上的Tensorflow 2.0训练模型在tensorflow中训练小模型(< 100 mb)时没有足够的GPU内存

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【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型

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如何分析机器学习中的性能瓶颈

在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈 01 nvidia-smi 使用 GPU 的第一个重要工具是 nvidia-smi...此命令会显示出与 GPU 有关的实用统计数据，例如内存用量、功耗以及在 GPU 上执行的进程。目的是查看是否有充分利用 GPU 执行模型。首先，是检查利用了多少 GPU 内存。...通常是希望看到模型使用了大部分的可用 GPU 内存，尤其是在训练深度学习模型时，因为表示已充分利用GPU。功耗是 GPU 利用率的另一个重要指标。...启动更多核心，以处理更大的批次。于此情形下，即可充分利用 GPU。 ? 增加批次大小及进行相同的 Python 程序呼叫。如图 2 所示，GPU 利用率为 98%。...使用半精度产生的内存用量较少。为了进行公平的比较，请勿变更混合精度的批次大小。启用 AMP 可以使模型的批次大小比全浮点精度高出一倍，并进一步缩短训练时间。

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Kaggle竞赛硬件如何选择？不差钱、追求速度，那就上TPU吧

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谷歌最强NLP模型BERT官方代码来了！GitHub一天3000星

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拓展技术边界，掌握AI大语言模型微调（LLaMA）方法【赠算力】

一、训练（微调）-多GPU训练当单GPU单张卡无法支撑大模型的训练效率、无法放下一个大模型，当业务对训练速度有一定要求，需要成倍的提高训练效率的时候，就需要GPU集群的技术来处理。...下面介绍几个多卡训练的知识点。数据并行和模型并行（见下图）二、知识准备-数据类型多 GPU 训练中的数据类型设置与单 GPU 训练类似，需要根据模型的实际需求和硬件设备的支持性能进行选择。...开不开，resnet训练耗时差别较微弱 •A100上TF32开启比不开启，快了1倍 •TF32模式下，A100比3090快很多（pytorch默认开启TF32） •FP32模式下，A100比3090慢一点...数据并行（Data Parallel, DP）优点：可以不受单张GPU显存限制，训练更大的模型。缺点：计算/通信效率低。...在操作系统中，当内存不足时，可以选择一些页面进行换入换出，为新的数据腾出空间。类比一下，既然是因为显存不足导致一张卡训练不了大模型，那么ZeRO-Offload的想法就是：显存不足，内存来补。

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苹果M1「徒有其表」？「地表最强」芯只能剪视频引知乎热议

GPU方面，M1 Pro采用最多16个核心，性能比M1芯片的GPU高出两倍。而M1 Max一举将GPU的核心数量干到32个，算力可以达到恐怖的10.4TFLOPs，比M1的GPU还要再快4倍！...很快，就得到了结果：训练和测试花了7.78秒。接着，用搭载M1处理器（8个CPU核心，8个GPU核心，16个神经引擎核心）和8GB内存的Mac Mini训练模型。结果非常amazing啊！...训练和测试仅仅耗时6.70秒，比RTX 2080Ti的GPU还要快14%！这就有点厉害了。...但说实话，fashion-MNIST分类这种任务有点过于简单了，如果想在更大的数据集上，训练更强大的模型呢？...所以，得给它们来点更难的任务，分别用M1和RTX 2080Ti在Cifar10数据集上训练一个常用的ResNet50分类模型如何？

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训练大模型也不怕，轻量级TorchShard库减少GPU内存消耗，API与PyTorch相同

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卷积神经网络

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