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 |
---|---|---|---|---|
1656 | single file encrypt decrypt | WHRIA | 2020.05.17 | 1732 |
1655 | encfs | WHRIA | 2020.05.17 | 33712 |
1654 | CE | WHRIA | 2020.05.17 | 33 |
1653 | 식약청 메뉴 | WHRIA | 2020.05.14 | 45 |
1652 | android / capture and crop [5] | WHRIA | 2020.05.10 | 37 |
1651 | webapp [1] | WHRIA | 2020.05.10 | 41 |
1650 | software validation [1] | WHRIA | 2020.05.10 | 51 |
1649 | startup | WHRIA | 2020.05.08 | 53 |
1648 | 개명 | WHRIA | 2020.05.05 | 64 |
1647 | acquihire [1] | WHRIA | 2020.05.05 | 42 |
1646 | annotation service | WHRIA | 2020.05.03 | 45 |
1645 | conflict of interest | WHRIA | 2020.05.03 | 35 |
1644 | exif javascript orientation | WHRIA | 2020.04.30 | 44 |
1643 | kfda [5] | WHRIA | 2020.04.29 | 81 |
1642 | mysql python reconnect [2] | WHRIA | 2020.04.24 | 184 |
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.