ТПУ медленнее, чем ГПУ? - PullRequest
Новая
       24

ТПУ медленнее, чем ГПУ?

0 голосов
/ 30 сентября 2018

Я только что попробовал использовать TPU в Google Colab, и я хочу посмотреть, насколько TPU быстрее, чем GPU.Я получил удивительно противоположный результат.

Ниже приводится NN.

  random_image = tf.random_normal((100, 100, 100, 3))
  result = tf.layers.conv2d(random_image, 32, 7)
  result = tf.reduce_sum(result)

Результаты производительности: 

CPU: 8s
GPU: 0.18s
TPU: 0.50s

Интересно, почему .... Полный код для TPU выглядит следующим образом: 

def calc():
  random_image = tf.random_normal((100, 100, 100, 3))
  result = tf.layers.conv2d(random_image, 32, 7)
  result = tf.reduce_sum(result)
  return result

tpu_ops = tf.contrib.tpu.batch_parallel(calc, [], num_shards=8)

session = tf.Session(tpu_address)
try:
  print('Initializing global variables...')
  session.run(tf.global_variables_initializer())
  print('Warming up...')
  session.run(tf.contrib.tpu.initialize_system())
  print('Profiling')
  start = time.time()
  session.run(tpu_ops)
  end = time.time()
  elapsed = end - start
  print(elapsed)
finally:
  session.run(tf.contrib.tpu.shutdown_system())
  session.close()

1 Ответ

0 голосов
/ 02 октября 2018

Тестировать устройства должным образом сложно, поэтому, пожалуйста, возьмите все, что вы узнали из этих примеров, с долей соли.В целом лучше сравнивать конкретные модели, которые вас интересуют (например, работает сеть ImageNet), чтобы понять различия в производительности.Тем не менее, я понимаю, что это интересно, так что ...

Большие модели лучше иллюстрируют производительность TPU и GPU.Ваш пример также включает в себя время компиляции в стоимость вызова TPU: каждый вызов после первого для данной программы и фигуры будет кэшироваться, поэтому вы захотите tpu_ops один раз перед запуском таймера, если вы не хотите захватитьвремя компиляции.

В настоящее время каждый вызов функции TPU копирует весовые коэффициенты в TPU до того, как он может начать работать, это более существенно влияет на небольшие операции.Вот пример, который запускает цикл в TPU перед возвратом в CPU со следующими выходными данными:

  • 1 0.010800600051879883
  • 10 0.09931182861328125
  • 100 0.5581905841827393
  • 500 2.7688047885894775

.Таким образом, вы можете запустить 100 итераций этой функции за 0,55 с. 

import os
import time
import tensorflow as tf

def calc(n):
  img = tf.random_normal((128, 100, 100, 3))
  def body(_):
    result = tf.layers.conv2d(img, 32, 7)
    result = tf.reduce_sum(result)
    return result

  return tf.contrib.tpu.repeat(n[0], body, [0.0])


session = tf.Session('grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
try:
  print('Initializing TPU...')
  session.run(tf.contrib.tpu.initialize_system())

  for i in [1, 10, 100, 500]:
    tpu_ops = tf.contrib.tpu.batch_parallel(calc, [[i] * 8], num_shards=8)
    print('Warming up...')
    session.run(tf.global_variables_initializer())
    session.run(tpu_ops)
    print('Profiling')
    start = time.time()
    session.run(tpu_ops)
    end = time.time()
    elapsed = end - start
    print(i, elapsed)
finally:
  session.run(tf.contrib.tpu.shutdown_system())
  session.close()
...