如何提高运行深度学习模型的CPU效率

Question

我正在使用整体架构Conv3D->MaxPooling->Conv3D->MaxPooling->Softmax运行基线模型。我有大约1000个训练样本，个体维度(x, y, z, channel) = (64, 64, 32, 1)。我的基线模型的训练参数总数为258,561。在使用GPU加速之前，我想知道通过CPU完成培训需要多长时间。我使用的是Keras，后端是Tensorflow。我的工作站有32个CPU，这是所有CPU的效率：

有没有办法提高效率？显然，有许多CPU闲置资源需要使用。谢谢！