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 |
---|---|---|---|---|
1611 | melanoma awareness [1] | WHRIA | 2019.12.27 | 45 |
1610 | 윈도우 raid ahci 전환 | WHRIA | 2019.12.26 | 37 |
1609 | lvm 확장 [1] | WHRIA | 2019.12.25 | 48 |
1608 | pytorch object detect / retinanet | WHRIA | 2019.12.22 | 214 |
1607 | kaggle leakage | WHRIA | 2019.12.19 | 35 |
1606 | pytorch - caffe | WHRIA | 2019.12.19 | 37 |
1605 | pytorch mini batch size | WHRIA | 2019.12.19 | 82 |
1604 | windows softraid monitor | WHRIA | 2019.12.19 | 66 |
1603 | raid monitor | WHRIA | 2019.12.15 | 31 |
1602 | SAS controller SAS 9212-4i | WHRIA | 2019.12.08 | 143 |
1601 | Basic tutorial to develop driver on windows | WHRIA | 2019.12.07 | 375 |
1600 | Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face Using Region-Based Convolutional Neural Network | WHRIA | 2019.12.07 | 324 |
1599 | linux raid | WHRIA | 2019.11.30 | 46 |
1598 | Micro- and macro-averages | WHRIA | 2019.11.28 | 140 |
1597 | mcnemar | WHRIA | 2019.11.20 | 76 |
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.