1. 显卡显存对深度学习的影响到底有多大最近很多朋友在问我想搞深度学习到底该选哪款显卡。作为一个用过1080T、2080T、4070T三张卡的老玩家今天就来聊聊显存这个硬伤问题。显存就像是一个工作台模型训练时所有数据都要放在这个台面上操作。台面太小的话要么只能处理小件物品降低batch size要么就得频繁搬运增加IO开销。以常见的Swin-L模型为例在224x224分辨率下1080T11GB显存最大batch size62080T11GB显存最大batch size84070T12GB显存最大batch size8看起来4070T只比前代多1GB但实际使用时你会发现这个提升聊胜于无。我在训练FastRCNN时4070T经常出现显存爆满的情况这时候要么降低图像分辨率要么减少batch size训练效率直接打折扣。2. 三款显卡的实战性能对比2.1 基准测试环境搭建测试平台配置CPU: Intel i9-13900K内存: 64GB DDR5系统: Ubuntu 22.04 LTSCUDA: 11.6PyTorch: 1.12.1安装命令conda install pytorch1.12.1 torchvision0.13.1 torchaudio0.12.1 cudatoolkit11.6 -c pytorch -c conda-forge2.2 Swin-L模型实测数据测试代码来自霹雳吧啦Wz的GitHub仓库输入图像尺寸224x224显卡型号FP32训练(图像/秒)FP32推理(图像/秒)最大batch size1080T18.732.462080T24.341.284070T38.565.88从数据看4070T的训练速度比2080T提升了58%这个差距比Timespy跑分反映的差异更明显。但要注意这是在batch size相同的情况下如果遇到需要更大batch size的场合12GB显存很快就会成为瓶颈。2.3 FastRCNN目标检测表现换用更吃显存的FastRCNN模型输入尺寸800x1333显卡型号单张推理时间(秒)训练显存占用(GB)1080T0.14310.8/112080T0.11210.9/114070T0.08911.7/12这里出现个有趣现象4070T的显存占用率总是接近98%说明12GB真的只是勉强够用。有次我尝试把图像resize到1024x1024直接就OOM了。3. 显存瓶颈的破解之道3.1 混合精度训练实战使用apex库实现FP16训练from apex import amp model, optimizer amp.initialize(model, optimizer, opt_levelO1)实测效果2080T的FP16训练速度比FP32快1.8倍4070T的FP16训练速度比FP32快2.1倍显存占用平均降低35%但要注意梯度缩放问题有些模型在FP16下会出现精度下降。建议先用小规模数据验证收敛性。3.2 梯度累积技巧当显存不足时可以通过多步累积梯度来模拟大batchfor i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader): outputs model(inputs) loss criterion(outputs, targets) loss loss / accumulation_steps # 梯度缩放 loss.backward() if (i1) % accumulation_steps 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad()这个方法能让1080T用batch size2累积4次等效于batch size8的效果。代价是训练时间会延长但至少能跑起来大模型。4. 选购建议与使用心得如果你主要做算法验证/小模型研发4070T非常合适能耗比优秀整机功耗不到300W生产级大模型训练建议至少16GB显存起步否则调参会很痛苦目标检测类任务2080T反而可能是性价比之选11GB显存基本够用有个坑要特别注意PyTorch的显存管理机制会导致实际占用比理论值多10%左右。我的4070T经常显示11.7GB/12GB占用这时候如果再开个Chrome浏览器标签页分分钟就OOM崩溃。最后分享一个监控显存的小工具watch -n 1 nvidia-smi这个命令能每秒刷新显存使用情况特别适合调试时观察内存泄漏问题。记得有次我忘了释放中间变量眼睁睁看着显存一点点涨到爆那场景简直像看恐怖片。
1080T、2080T、4070T显卡在深度学习中的显存瓶颈与性能对比
1. 显卡显存对深度学习的影响到底有多大最近很多朋友在问我想搞深度学习到底该选哪款显卡。作为一个用过1080T、2080T、4070T三张卡的老玩家今天就来聊聊显存这个硬伤问题。显存就像是一个工作台模型训练时所有数据都要放在这个台面上操作。台面太小的话要么只能处理小件物品降低batch size要么就得频繁搬运增加IO开销。以常见的Swin-L模型为例在224x224分辨率下1080T11GB显存最大batch size62080T11GB显存最大batch size84070T12GB显存最大batch size8看起来4070T只比前代多1GB但实际使用时你会发现这个提升聊胜于无。我在训练FastRCNN时4070T经常出现显存爆满的情况这时候要么降低图像分辨率要么减少batch size训练效率直接打折扣。2. 三款显卡的实战性能对比2.1 基准测试环境搭建测试平台配置CPU: Intel i9-13900K内存: 64GB DDR5系统: Ubuntu 22.04 LTSCUDA: 11.6PyTorch: 1.12.1安装命令conda install pytorch1.12.1 torchvision0.13.1 torchaudio0.12.1 cudatoolkit11.6 -c pytorch -c conda-forge2.2 Swin-L模型实测数据测试代码来自霹雳吧啦Wz的GitHub仓库输入图像尺寸224x224显卡型号FP32训练(图像/秒)FP32推理(图像/秒)最大batch size1080T18.732.462080T24.341.284070T38.565.88从数据看4070T的训练速度比2080T提升了58%这个差距比Timespy跑分反映的差异更明显。但要注意这是在batch size相同的情况下如果遇到需要更大batch size的场合12GB显存很快就会成为瓶颈。2.3 FastRCNN目标检测表现换用更吃显存的FastRCNN模型输入尺寸800x1333显卡型号单张推理时间(秒)训练显存占用(GB)1080T0.14310.8/112080T0.11210.9/114070T0.08911.7/12这里出现个有趣现象4070T的显存占用率总是接近98%说明12GB真的只是勉强够用。有次我尝试把图像resize到1024x1024直接就OOM了。3. 显存瓶颈的破解之道3.1 混合精度训练实战使用apex库实现FP16训练from apex import amp model, optimizer amp.initialize(model, optimizer, opt_levelO1)实测效果2080T的FP16训练速度比FP32快1.8倍4070T的FP16训练速度比FP32快2.1倍显存占用平均降低35%但要注意梯度缩放问题有些模型在FP16下会出现精度下降。建议先用小规模数据验证收敛性。3.2 梯度累积技巧当显存不足时可以通过多步累积梯度来模拟大batchfor i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader): outputs model(inputs) loss criterion(outputs, targets) loss loss / accumulation_steps # 梯度缩放 loss.backward() if (i1) % accumulation_steps 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad()这个方法能让1080T用batch size2累积4次等效于batch size8的效果。代价是训练时间会延长但至少能跑起来大模型。4. 选购建议与使用心得如果你主要做算法验证/小模型研发4070T非常合适能耗比优秀整机功耗不到300W生产级大模型训练建议至少16GB显存起步否则调参会很痛苦目标检测类任务2080T反而可能是性价比之选11GB显存基本够用有个坑要特别注意PyTorch的显存管理机制会导致实际占用比理论值多10%左右。我的4070T经常显示11.7GB/12GB占用这时候如果再开个Chrome浏览器标签页分分钟就OOM崩溃。最后分享一个监控显存的小工具watch -n 1 nvidia-smi这个命令能每秒刷新显存使用情况特别适合调试时观察内存泄漏问题。记得有次我忘了释放中间变量眼睁睁看着显存一点点涨到爆那场景简直像看恐怖片。
