我正在两台不同的机器上运行深度学习 CNN(4-CNN 层和 3 个 FNN 层)模型(用 Keras 编写，以 tensorflow 作为后端)。
我有 2 台机器(A:带有 2GB 内存和时钟速度的 GTX 960 图形 GPU:1.17 GHz 和 B:带有带有 12GB 内存和时钟速度的 Tesla K40 计算 GPU:745MHz)
但是当我在 A 上运行 CNN 模型时:Epoch 1/35
50000/50000 [==============================] - 10s 198us/step - loss: 0.0851 - acc: 0.2323
在 B 上:Epoch 1/35
50000/50000 [==============================] - 43s 850us/step - loss: 0.0800 - acc: 0.3110
数字甚至没有可比性。我对深度学习和在 GPU 上运行代码很陌生。有人可以帮我解释为什么数字如此不同吗？
如果您需要更多数据，请告诉我。
编辑1:(添加CPU信息)
最佳答案
TL;博士:使用更大的批量大小再次测量。
这些结果并不让我感到惊讶。认为昂贵的 Tesla 卡(或 GPU)会自动更快地完成所有事情是一个常见的错误。您必须了解 GPU 的工作原理才能利用其功能。
如果您比较设备的基本时钟速度，您会发现您的至强 CPU 具有最快的速度:
这为您提供了这些设备运行速度的提示，并非常粗略地估计了如果它们一次只做一件事，即没有并行化，它们处理数字的速度有多快。
因此，如您所见，GPU 根本不快(对于快速的某些定义)，实际上它们非常慢。还要注意 K40c 实际上比 GTX 960 慢。
然而，GPU 的真正力量来自于它同时处理大量数据的能力!如果您现在再次检查这些设备上可以进行多少并行化，您会发现您的 K40c 毕竟还不错:
同样，这些数字可以让您非常粗略地估计这些设备可以同时做多少事情。
注:我正在认真地简化事情:CPU 内核绝对无法与 cuda 内核相提并论!它们是非常非常不同的东西。绝对不能像这样比较基本时钟频率!这只是为了了解正在发生的事情。
因此，您的设备需要能够并行处理大量数据以最大化其吞吐量。幸运的是，tensorflow 已经为您做到了:它会自动并行化所有这些繁重的矩阵乘法，以获得最大的吞吐量。但是，如果矩阵具有特定大小，这只会很快。您的批量大小设置为 128，这意味着几乎所有这些矩阵的第一个维度都设置为 128。我不知道您模型的详细信息，但如果其他维度也不大，那么我怀疑大多数在这些矩阵乘法期间，您的 K40c 处于空闲状态。尝试增加批量大小并再次测量。您应该会发现，与 GTX 960 相比，更大的批次大小将使 K40c 更快。 增加模型容量也是如此:增加全连接层中的单元数量和卷积层中的过滤器数量.添加更多层在这里可能无济于事。
nvidia-smi的输出工具对于查看 GPU 的真正繁忙程度也非常有用。但是请注意，更改模型的超参数和/或批量大小当然会对模型如何成功训练产生巨大影响，当然您也可能会遇到内存限制。
也许如果增加批量大小或更改模型不是一种选择，您也可以尝试在 K40c 上同时训练两个模型以利用空闲内核。但是我从来没有尝试过这个，所以它可能根本不起作用。
关于tensorflow - 计算 GPU (Tesla K40c) 比图形 GPU (GTX 960) 慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48589317/