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mixed precision training

조회 수 334 추천 수 0 2018.11.06 06:56:13

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


WHRIA

2018.12.02 07:40:01
*.0.0.1

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.

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