trainNetwo​rkで共有GPUメモ​リを使用する方法

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Hirotada Masuda
Hirotada Masuda 2018-5-18
回答： Etsuo Maeda 2018-5-21
セマンティックセグメンテーションのニューラルネットのトレーニングにおいて、共有GPUメモリを使用する方法を教えてください。 共有GPUメモリが使用されないため、ミニバッチを大きくするとすぐにメモリ不足になってしまいます。
コード例：
options = trainingOptions('sgdm', ...
'Momentum', 0.9, ...
'InitialLearnRate', 1e-3, ...
'L2Regularization', 0.0005, ...
'MaxEpochs', 30, ...
'MiniBatchSize', 2, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ExecutionEnvironment', 'auto', ...
'VerboseFrequency', 2);
augmenter = imageDataAugmenter('RandXReflection',true,...
'RandXTranslation', [-10 10], 'RandYTranslation',[-10 10]);
datasource = pixelLabelImageSource(imdsTrain,pxdsTrain,...
'DataAugmentation',augmenter);
[net, info] = trainNetwork(datasource,lgraph,options);
システム構成：
  • OS: Windows 10 pro for Workstations 64bit （10.0, ビルド 16299）
  • Matlab: 2018a
  • GPU: NVIDIA Quadro K620
  • Cuda 9.2, V9.2.88
  • Neural Network Toolbox: バージョン 11.1 (R2018a)
  • Parallel Computing Toolbox: バージョン 6.12 (R2018a)
トレーニング中のGPU使用状況の様子：

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回答（1 个）

Etsuo Maeda
Etsuo Maeda 2018-5-21
共有GPUメモリを使う機能はありません。 仮に、共有GPUメモリを使えたとしても、計算速度は数桁低下します。 共有GPUメモリは、Windowsがメインメモリ上に割り当てた共有領域であり、当然ながら応答速度はメインメモリと同様です。
ミニバッチサイズを大きくすることが目的であり、速度を全く気にしないのであれば、GPU計算をせず、メインメモリを大量に積んだ状態でCPUで計算をしてください。 ミニバッチサイズを大きくし、かつ高速に計算したい場合は、NVIDIA社のTESLAシリーズが推奨されます。

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