Вопрос или проблема
Какова скорость работы tensorflow 2.3.0 с GPU по сравнению с tensorflow 2.18.0 только с CPU?
Аппаратное обеспечение
- Ноутбук: MacBook Pro 15 дюймов 2012 года, 64 бита.
- ОС: Windows 10 Pro 22H2
- Процессор: Intel(R) Core(TM) i7-4850HQ CPU @ 2.30GHz
- GPU: GeForce GT 750M, вычислительная мощность 3.0, GeForce Game Ready Driver 425.31 WHQL.
Цель
- Изучение keras в R.
Почему tensorflow 2.3.0?
- Потому что внутренний GPU моего ноутбука имеет вычислительную мощность 3.0, в то время как большинство современных приложений tensorflow требуют вычислительной мощности 3.5 и выше, мне пришлось скомпилировать свой собственный установщик tensorflow “.whl” файл “tensorflow-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl” и использовать совместимые CUDA 10.1 и cuDNN 7.6, чтобы использовать существующий GPU.
- Соответственно, мне нужно использовать версию python 3.7.11 (по умолчанию, 27 июля 2021, 09:42:29) [MSC v.1916 64 бит (AMD64)], numpy 1.18.5, keras 2.11.0 (сообщаемая командой
pip list | grep keras, ноkeras:::keras_version()сообщает 2.4.0), TensorFlow v2.3.0, но не более поздние версии. - Сессия tensorflow обнаруживает 1 CPU и 1 GPU, как указано в оборудовании.
Что насчет tensorflow 2.18.0?
- Я могу обновиться до python 3.12.7, keras 3.6.0 и tensorflow 2.18.0 по состоянию на 15/11/2024.
- Но я потеряю доступ к GPU, потому что последние версии программного обеспечения несовместимы с более старыми GPU.
Мне интересно, стоит ли выбирать tensorflow 2.3.0 с GPU или tensorflow 2.18.0 только с CPU, учитывая мои ограничения по аппаратным возможностям и версиям программного обеспечения. Я понимаю, что некоторые функции keras (например, layer_random_rotation() для поворота изображений и увеличения данных требуют версию Tensorflow >=2.6) доступны только в более поздних версиях tensorflow, но я еще не начал приложения компьютерного зрения или работу с большими объемами данных (несколько ГБ). Предоставляет ли доступ к GPU достаточно преимуществ, чтобы оправдать отказ от последних версий программного обеспечения и сохранить более ранние версии?
Ответ или решение
Выбор между использованием TensorFlow 2.3.0 с поддержкой GPU и TensorFlow 2.18.0 только с использованием CPU требует внимательного анализа ряда факторов, включая производительность, совместимость и ваши конкретные потребности в обучении. Давайте рассмотрим каждый аспект подробно.
1. Производительность
Основным фактором в этом сравнении является производительность. TensorFlow, работающий с GPU, как правило, значительно превосходит аналогичное выполнение на CPU, особенно для задач, связанных с глубоким обучением и обработкой больших объемов данных. В вашем случае, используя TensorFlow 2.3.0 с GPU GeForce GT 750M, вы можете ожидать ускорение выполнения операций по сравнению с использованием только CPU на Intel i7-4850HQ.
Скорость выполнения:
- TensorFlow 2.3.0 с GPU: В зависимости от конкретных операций, на GPU вычисления могут быть в несколько раз быстрее. Например, обучение сложных моделей может занять значительно меньше времени. Это связано с параллельной обработкой большого количества матриц и векторов, что является основной задачей в нейронных сетях.
- TensorFlow 2.18.0 с CPU: Несмотря на улучшения в производительности самой библиотеки, отсутствие GPU может привести к ограниченной скорости работы приложений, требующих значительных вычислительных ресурсов.
2. Совместимость и возможности
Хотя использование более новой версии TensorFlow (2.18.0) предоставляет доступ к последним улучшениям и новым функциям, в вашем случае вы рискуете потерять возможность использовать GPU.
Совместимость:
- TensorFlow 2.3.0: Вы уже сделали все необходимые шаги для настройки окружения, включая компиляцию собственного файла установщика и использование совместимых версий CUDA и cuDNN. Это означает, что вы можете максимально использовать имеющиеся ресурсы вашего оборудования.
- TensorFlow 2.18.0: Обновление до этой версии может обеспечить доступ к новым функциям Keras, но при этом вы полностью теряете мощность GPU. Если ваши проекты не требуют новейших возможностей, то потеря высокой скорости из-за отсутствия GPU может существенно повлиять на эффективность обучения моделей.
3. Ваши потребности
Вы упомянули, что ваши текущие проекты не включают задачи компьютерного зрения или обработки больших объемов данных. Если вы только начинаете изучение Keras и TensorFlow, возможно, вам не понадобятся новейшие функции. Поскольку вы не планируете работать с большими наборами данных, преимущества GPU могут быть менее заметными, однако они все же обеспечат некоторую степень ускорения.
4. Заключение и рекомендации
На основе данной информации, для вашей ситуации наиболее целесообразным будет использовать TensorFlow 2.3.0 с поддержкой GPU. Это решение обеспечит вам:
- Значительное ускорение при выполнении вычислительных задач.
- Существующие знания и адаптированное окружение без необходимости обновления программного обеспечения.
Если в будущем ваши требования изменятся, вы всегда сможете вернуться к вопросам обновления и исследовать возможность модернизации вашего оборудования. Однако на текущий момент сохранение доступа к GPU представляется более оправданным выбором.