mixed precision training
2018.11.06 06:56
train (math) 는 FP16 으로 하고 storage 는 FP32 로 해서 BVLC Caffe 에서도 잘 동작하는듯.
정확도는 아직 더 test 해봐야한다. scale factor 는 100~1000 이 적당한듯.
NVCaffe 에서 trainval.prototxt 에 아래와 같이 추가
default_forward_type: FLOAT16
default_backward_type: FLOAT16
default_forward_math: FLOAT
default_backward_math: FLOAT
global_grad_scale:100
| 번호 | 제목 | 글쓴이 | 날짜 | 조회 수 |
|---|---|---|---|---|
| 1819 | Afrikaans - Afrikaans | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1818 | Albanian - shqip | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1817 | Amharic - አማርኛ | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1816 | Arabic - العربية | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1815 | Armenian - հայերեն | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1814 | Azerbaijani - azərbaycan | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1813 | Bangla - বাংলা | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1812 | Basque - euskara | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1811 | Belarusian - беларуская | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1810 | Bosnian - bosanski | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1809 | Burmese - မြန်မာ | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1808 | Catalan - català | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1807 | Chinese (China) - 中文（中国） | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1806 | Chinese (Taiwan) - Chinese (Taiwan) | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
| 1805 | Corsican - Corsican | WHRIA | 2024.05.24 | 0 |
MIXED 셋팅
default_forward_type: FLOAT16
default_backward_type: FLOAT16
default_forward_math: FLOAT
default_backward_math: FLOAT
FP32
default_forward_type: FLOAT
default_backward_type: FLOAT
default_forward_math: FLOAT
default_backward_math: FLOAT
FP16
default_forward_type: FLOAT16
default_backward_type: FLOAT16
default_forward_math: FLOAT16
default_backward_math: FLOAT16
CUDA 8.0 으로 하면 속도 향상이 없다.
CUDA10.0 기준, cudnn 7.4.1, ResNeXt-50 , 100 iter
FP32 - 82 sec, 4779
FP16 - 69 sec+ test 오래걸림 , 2623
Mixed - store 16bit - 69 sec, 2623
Mixed - store 32bit - 69 sec, 2769
solver_data_type: FLOAT16 가 16bit 인 경우 memory 를 약간 더 잡아먹는다.
Mixed train 하는 경우
pascal 에서 속도가 30% 향상있고 메모리는 50% 감소한다.