2024-02-23 燕子 阅读(631 ) 评论()

解决方法： 调整学习率：尝试调整模型的学习率。学习率设置过高或过低都可能导致模型训练无法收敛。可以逐步调整学习率并观察模型性能。 使用更复杂的模型：如果模型过于简单，可能无法捕捉数据集的复杂结构。尝试增加模型的深度或宽度，提高模型复杂性。 数据预处理：确保数据预处[……]

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2024-02-23 燕子 阅读(1,005 ) 评论()

可以尝试以下方法来解决问题： 减少批处理大小：尝试减小您的模型训练时的批处理大小。较小的批处理大小可能会减少内存使用量。 释放不需要的资源：确保在训练期间及时释放不再需要的张量或变量。可以通过del variable_name或者torch.cuda.empty_cache([……]

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2024-02-21 燕子 阅读(503 ) 评论()

AI推理性能：处理大型神经网络，实现高吞吐量的AI推理任务。 存储及传输速度：内置HBM2E内存和PCIe Gen4接口，总带宽高达1555 GB/s，快速数据传输速度，减少瓶颈。 NVLink通信性能：支持NVLink连接，可实现多个GPU间的高速通信，适用于大规模并行计算[……]

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2024-02-21 燕子 阅读(536 ) 评论()

Tensor Cores: A100 GPU搭载了Tensor Core，这种特殊硬件单元可以高效执行深度学习任务中的矩阵乘法运算，显著加速深度神经网络的训练和推断过程。 FP64/FP32/TF32计算：A100支持不同精度的计算，包括64位、32位和新的Tensor Float 32[……]

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