딥러닝 서버 pc gpu 사용 질문입니다..(사진多)

Dedge   
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 딥러닝용 서버 pc입니다.

어제 pc를 수령해서 Faster R cnn resnet __ object detection 학습을 진행하려고합니다.

pc 스펙은

CPU : 인텔 제온 E5-2620 v4 (브로드웰-EP) 2개
그래픽카드(GPU) : ZOTAC NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 4개
메인보드 : SuperMicro X10DRG-OY +-CPU
RAM : DDR4-2400(1200 MHz) 16Gb 8개 (128Gb)

학습을 진행하면 GPU에 Compute_0에서 연산을 진행하면 사용률이 18%밖에 안올라갑니다..

서버가 아닌 일반 pc에서 1080ti 1way로 돌리면 65%까지 올라가는데 서버 pc에서는 왜 저거뿐이 못하는걸까요...


batch_size는 4입니다.




good
일반 피시 사양도 필요 합니다.
일단 사용하는 프로그램 성능이 하드웨어 성능전체를 사용 못하는경우도 있습니다.
환경설정이나 기타 설정을 쳌 해보심이 좋을듯 합니다.
컴퓨터가 느려 18%가 아니고 소프트웨어가 저거 만 사용 못하는경우일수도 있습니다.
     
Dedge 03-22
일반pc는
CPU : i7 7700
메인보드 : PRIME B250M-A
그래픽(GPU) : 1080ti
램 32Gb 입니다..
박문형 03-22
혹시 OS가 몬가요??

저 시스템에서 OS 호환성에 문제가 없는 것인가요??

V3랑 V4랑 차이가 많아서 V3에서 돌아가던 리눅스가 V4에서는 에러가 나거나 설치가 재대로 안되는 경우가 있습니다..
     
Dedge 03-22
저는 윈도우 10에서 사용하고 있습니다.
Midabo 03-23
코드를 몰라서 병렬처리가 되고 있는지 확실치 않아서, GPU 1개만 compute_0 가 18% 인가요? 4개 모두 그정도인가요?
     
Dedge 03-23
4개다 18%입니다.
그이상 어떻게 올리는지를 모르겠습니다..
그리고 RAM이 128기가 인데 30기가만 사용중인데.. 이것도 코드에서 컨트롤할수있는게 있나요?
          
Midabo 03-23
4개 18% 면 싱글 65% 쓰던 거 딱 4등분 해서 연산하고 있는것으로 보입니다.

우선은 batch size 를 4배로 키우고 해보세요.
               
Dedge 03-27
그렇게 하니까 당연하게.. 학습속도가 1스탭당 4배로  올라가네요...
compute_0는 56%까지 올라가네요
                    
Midabo 03-28
그럼 결국에는 GPU memory 할당량 보아가면서 batch size 를 늘려서 최적화를 하시면 될듯 합니다
anti2cpu 03-31
학습처리양이 많아저서 부하좀 올라가야 하는거로 보입니다

시스템이란 절전에 대한것들을 미친듯이 끄세요
전기아끼면 똥됩니다




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