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我们提到PyTorch时候,总会想到要用硬件设备GPU的支持,也就是“卡”。GPU的性能主要分为两部分: 算力和显存,前者决定了显卡计算的速度,后者则决定了显卡可以同时放入多少数据用于计算。
(Colab TPU) 速度 382s/epoch

(i5 8250u) 速度 320s/epoch

(i7 9700k) 速度 36s/epoch

(GPU MX150) 速度 36s/epoch

(Colab GPU) 速度 16s/epoch
通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU,一个入门级显卡(GPU MX150)可以提升8倍左右的速度,而高性能的显卡(GPU GTX1080ti)可以提升80倍的速度,如果采用多个GPU将会获得更快速度,所以经常用于训练的话还是建议使用GPU。
1080ti中10指的是GTX第10代系列显卡产品。
80是代表显卡的高低端标志,(第二、三位数字越大,档次越高、性能也越高。如:10、20 、30、40 代表低端。50、60代表中端。70 、80、 90代表高端),算力也就越厉害。
ti:TI(Titanium钛)一般就是代表了nVidia的高端版本。
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本文标签: Pytorch算力选卡