GPU计算:迷你批量梯度下降需要多少VRAM?

时间:2016-05-19 06:09:46

标签: machine-learning nvidia gpu-programming

我想用NVIDIA卡进行一些GPU计算,并决定使用带有2GB或4GB内存的GTX 960。我应该选哪一个?根据我可用于小批量梯度下降的批量大小,它们会产生多大的差异?这种差异会显着吗?

感谢您的回答。

1 个答案:

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最昂贵的操作之一是向/从GPU设备处理数据。因此,如果您预计使用> 2GB的数据集,那么较大的内存将会带来很大的好处。如果需要频繁评估,您可以一次存储大块数据(一些多个小批量大小),和/或可能存储整个保留数据集。当然,你总是可以使用异步拷贝到/从gpu(如果设备支持它)或其他optimizations,并且当然可以使用较小的mem;但是,这会增加一些额外的复杂性,您使用的任何工具包(如果适用)可能无法利用此功能。