multi-gpu

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GPU에서 공유 메모리와 L1 캐시의 차이점은 무엇입니까?

CUDA에서 캐시 및 공유 메모리에 대한 대기 시간 액세스가 동일하다는 것을 알고 있습니다. 그 사실을 감안할 때 어떻게 다릅니 까? 어떻게 다른 방식으로 사용합니까?

gpgpu gpu-programming multi-gpu 2017-10-16

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Google Cloud ML 엔진에 분산 된 Tensorflow 기기 배치

Google 클라우드 ML 엔진에서 대규모 분산 Tensorflow 모델을 실행하고 있습니다. GPU가있는 머신을 사용하고 싶습니다. 내 그래프는 입력/데이터 판독기 기능과 계산 부분의 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. PS 작업, CPU의 입력 부분 및 GPU의 계산 부분에 변수를 배치하고 싶습니다. 함수 tf.train.replica_device_se

tensorflow gpu distributed-computing google-cloud-ml multi-gpu 2017-12-13

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Caffe에서 더 큰 batch_size를 가진 다중 GPU를 사용할 때 메모리가 부족함

이제 8 개의 TITAN Xp GPU를 사용할 수있는 VGG-Face (매우 큰 모델)을 미세 조정합니다. 그러나 Caffe는 batch_size을 증가시킬 때 메모리 부족 오류를 표시합니다. 다음은 내가 한 일입니다. 먼저, batch_size은 교육 단계에서 40으로 설정되어 있으며 단일 GPU에서 정상적으로 작동합니다. 선택한 GPU는 거의 100 %

neural-network gpu caffe multi-gpu 2017-09-06

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MXNet에서 멀티 GPU 통신을 위해 Nvidia의 NCCL 라이브러리를 사용 했습니까?

Nvidia 웹 사이트에서 MXNet은 NCCL (https://developer.nvidia.com/nccl)을 사용한다고 주장했습니다. 그러나 MXNet의 github 저장소에서 실제로 NCCL 라이브러리를 사용하는 참조를 찾지 못했습니다. chainer 블로그에서 , 그들은 또한 chainer 때문에 chainer에서 NCCL 라이브러리의 사용의 4

machine-learning nvidia mxnet multi-gpu 2017-09-07

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TF 슬림의 inception_v3 모델에 여러 개의 GPU 사용

3 GPU를 사용하여 slim model을 훈련시키고 있습니다. 내가 특별히 모델을 할당하는 두 번째 GPU를 사용하는 TF를 말하는이 : with tf.device('device:GPU:1'): logits, end_points = inception_v3(inputs) 그러나, 나는 내 코드를 실행하는 GPU 매번상의 OOM 오류를 받고 있어

python tensorflow deep-learning distributed-computing multi-gpu 2017-12-23

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Keras의 다중 GPU 모델 (LSTM with Stateful)이 작동하지 않습니다.

나는 케스 (Tensorflow 백엔드)를 사용하여 상태 기반 LSTM 모델로 작업 중입니다. 다중 GPU 플랫폼에서 병렬 처리 할 수 ​​없습니다. here is link to code. 다음과 같은 오류가 발생합니다. tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Incompatible s

tensorflow keras lstm multi-gpu 2017-11-08

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케라 스테이트 풀 LSTM 멀티 -gpu 오류 호환되지 않는 셰이프 : [2540] 대 배치 크기 곱한 nGPU 구입

동일한 문제가 있었지만 동일한 수정을 적용하려고 할 때 다른 오류가 발생했습니다. 나는 5 Gpus에 그러나 달리고있다. 나는 당신이 당신의 샘플이 배치 주사위와 gpus의 수에 의해 나눌 수 있는지 확인해야한다는 것을 읽었지만 나는 그것을했다. 나는 며칠 동안 인터넷을 샅샅이 뒤졌으며 내가 가지고있는 문제를 해결할 수있는 것을 찾을 수 없습니다. attr

keras shape lstm stateful multi-gpu 2017-11-10

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데이터 병렬 처리 기능이있는 여러 GPU에서 Tensorflow Estimator를 실행하는 방법

일부 모델에는 표준 tensorflow Estimator가 있으며 하나만 사용하는 대신 여러 GPU에서 실행하려고합니다. 데이터 병렬 처리를 사용하여이를 어떻게 수행 할 수 있습니까? Tensorflow Docs를 검색했지만 예제를 찾지 못했습니다. Estimator를 사용하는 것이 쉽다는 문장 만 있습니다. 누구나 tf.learn.Estimator를 사용

tensorflow tensorflow-gpu multi-gpu 2017-11-10

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ffmpeg - cuda encode - OpenEncodeSessionEx 실패 : 메모리 부족

GPU (CUDA)를 사용하여 ffmpeg 비디오 인코딩에 문제가 있습니다. 나는 내가 다수의 병렬 인코딩을 할 때 2 배 엔비디아 GTX 1050 티 이 문제가되어 있습니다. 2 개 이상의 프로세스와는 FFmpeg은 다음과 같이 사망 : [h264_nvenc @ 0xcc1cc0] OpenEncodeSessionEx failed: out of memory

ffmpeg gpu x264 multi-gpu 2017-09-24

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Keras/Tensorflow 멀티 GPU Optimizer의 InvalidArgumentError

Tensorflow 백엔드가있는 Keras에서 멀티 GPU 교육을 시도하고 싶습니다. 여기에 설명 된 기능 make_parallel을 시도하고 있습니다 : https://medium.com/@kuza55/transparent-multi-gpu-training-on-tensorflow-with-keras-8b0016fd9012. 그에 대한 코드는 여기 (Ke

tensorflow keras multi-gpu 2017-09-27

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