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关于深度学习GPU相关问题总结

GPU的内存占用率主要是模型的大小,包括网络的宽度,深度,参数量,中间每一层的缓存,都会在内存中开辟空间来进行保存,所以模型本身会占用很大一部分内存。这个是Volatile GPU-Util表示,当没有设置好CPU的线程数时,这个参数是在反复的跳动的,0%,20%,70%,95%,0%。其实是GPU在等待数据从CPU传输过来,当从总线传输到GPU之后,GPU逐渐起计算来,利用率会突然升高,但是GP

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