PTB rnn模型的图形间复制版本比单gpu版本慢(即使在tf 1.0.0中)

PTB rnn模型的图形间复制版本比单gpu版本慢(即使在tf 1.0.0中)是因为图形间复制版本在多个GPU之间复制图形数据，导致了额外的通信开销和延迟。这种模型适用于多个GPU之间需要共享模型参数的情况，但在计算密集型任务中可能会影响性能。

为了解决这个问题，可以考虑以下优化措施：

1. 使用更高性能的GPU：选择性能更好的GPU可以提升整体计算速度。
2. 数据并行化：将数据分成多个批次，每个批次在不同的GPU上进行计算，然后将结果进行合并。这样可以减少数据复制的开销。
3. 模型并行化：将模型分成多个部分，每个部分在不同的GPU上进行计算，然后将结果进行合并。这样可以减少模型参数复制的开销。
4. 使用分布式训练：将训练任务分布到多台机器上进行并行计算，每台机器上可以有多个GPU。这样可以进一步提高训练速度。

对于PTB rnn模型的图形间复制版本比单GPU版本慢的情况，腾讯云提供了一系列适用于深度学习和云计算的产品和服务，例如：

• 腾讯云GPU云服务器：提供高性能的GPU实例，可满足计算密集型任务的需求。详情请参考：GPU云服务器
• 腾讯云容器服务：支持容器化部署，可以方便地进行模型并行化和分布式训练。详情请参考：容器服务
• 腾讯云机器学习平台：提供了丰富的机器学习工具和算法库，可以帮助用户快速构建和训练深度学习模型。详情请参考：机器学习平台

通过使用腾讯云的相关产品和服务，可以提高PTB rnn模型的训练速度和性能，并满足云计算领域的需求。