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在GPU上进行深度学习

[英]Deep Learning on GPU

原文 2018-11-14 17:41:04 3 0 docker/ tensorflow/ nvidia/ gpu-programming/ nvidia-docker

A DGX-1 has quite a lot of power. DGX-1具有相当大的功能。 However, when using it I only utilize 34% of one of eight cards. 但是，使用它时，我仅使用八张卡之一中的34％。 Are there some points and tweaks I might missed? 我可能会错过一些要点和调整吗？ I know I can't parallelize everything, there is an upper limit. 我知道我无法并行化所有内容，有一个上限。 But to be honest, I expected a better performance. 但老实说，我希望有更好的表现。

I'm running a nvidia-docker with tensorflow preinstalled. 我正在运行预装了tensorflow的nvidia-docker。 The script running is from dennybritz which is quite well used. 运行的脚本来自dennybritz，使用非常好。 I ran the docker one one card. 我只给码头工人一张卡。 Since it didn't utilized the whole card I didn't gave him second one. 由于它没有利用整张卡，所以我没有给他第二张卡。 Would this have any benefit? 这会有什么好处吗？ Of course I could ran multiple instances and pick the best one. 当然，我可以运行多个实例并选择最佳实例。 But I'd rather have results sooner when having 170TFLOPS accessible. 但是当我可以访问170TFLOPS时，我宁愿早日得到结果。

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