プログラムの処理時間を短縮したくございます。
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計算速度を向上させたいです。
AIにプログラム内で作成した沢山のデータを予測させようとしています。
データ数が多いため、データ作成およびAI予測に、長時間を要します。
計算時間を短縮するため、以下の事を既に実行しております。
・parfor の利用は、プログラム上不可能でした。
・Matlab に記載されてある 'パフォーマンス向上の手法' を用いた時間短縮。
・GPUで処理 → 反対に処理時間が延長しました。
原因は、CPE-GPU間でのデータの遷移時間が長いことに起因していると思います。
以下が、質問内容になります。
①他に計算速度を向上させる方法がございましたら、ご教授願いたいです。
②GPU を使いこなせていない可能性があるため、GPU を用いたデータ作成時間および AI の予測時間を短縮させる方法も知りたくございます。
お手数をおかけしますが、どうぞよろしくお願いします。
3 个评论
Kojiro Saito
2022-6-17
高速化を行うには、闇雲に並列処理を適用せずに、どこが処理のボトルネックになっているのか特定する必要があります。
まず、コードのプロファイリングでどこに一番時間が掛かっているか調べてみてはいかがでしょうか？
【ドキュメント】パフォーマンス向上のためのコードのプロファイリング
全部の処理を行うと時間が掛かるので、使用するデータを少なくして試しみると良いと思います。
かなえ 永井
2022-6-20
かなえ 永井
2022-6-22
采纳的回答
Kojiro Saito
2022-6-22
genFunctionを使われた関数ということで、浅いネットワークを使った予測をされているのかと思います。
浅いネットワークの場合、以下2つは同じ結果になりますが、
y = sim(net,x,xi,ai)
y = net(x,xi,ai)
sim (ニューラル ネットワークのシミュレーション)ではオプションで並列処理やGPUを指定できます。
y = sim(net,x,xi,ai, 'useGPU','yes');
でGPUを使った予測、
y = sim(net,x,xi,ai,'useParallel','yes');
でマルチCPUを使った予測ができます。
こちらで処理時間短縮になるでしょうか。
5 个评论
かなえ 永井
2022-6-22
Kojiro Saito
2022-6-22
それではnetでオプションを指定してみたらどうでしょうか？
y = net(x, 0, 0, 'useGPU','yes');
y = net(x, 0, 0, 'useParallel','yes');
Kojiro Saito
2022-6-23
時間短縮できて良かったです。差し支えなければこちらの回答の「採用」をポチッとお願いできますでしょうか？
かなえ 永井
2022-6-23
Kojiro Saito
2022-6-23
ありがとうございます！
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