训练LSTM / RNN模型时，为什么我的GPU比CPU慢？

keras

machine-learning

tensorflow

我的机器具有以下规格：

CPU：至强E5-1620 v4

GPU：Titan X（帕斯卡）

Ubuntu 16.04

Nvidia驱动程序375.26

CUDA接受了8.0

cuDNN 5.1

我已经以Tensorflow作为支持的参考对以下Keras示例进行了基准测试：

SCRIPT NAME                  GPU       CPU
stated_lstm.py               5sec      5sec 
babi_rnn.py                  10sec     12sec
imdb_bidirectional_lstm.py   240sec    116sec
imbd_lstm.py                 113sec    106sec

我的GPU显然在非lstm模型中执行我的cpu。

SCRIPT NAME                  GPU       CPU
cifar10_cnn.py               12sec     123sec
imdb_cnn.py                  5sec      119sec
mnist_cnn.py                 3sec      47sec

其他人有没有经历过？

参考资料：

Stack Overflow

2020-06-04 23:41:36 更新

Alva Tennyson• 700

共 4 个回答

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这只是一个提示。

在以下情况下使用GPU功能强大

您的神经网络很大。
您的Batch_Size大。

-这是我在谷歌搜索中发现的。

2020-06-04 23:42:26 更新

Karen Wodehous• 652

我在这里有类似的问题：

测试1

CPU：Intel（R）Xeon（R）CPU E5-2697 v3 @ 2.60GHz

Ubuntu 14.04

imdb_bidirectional_lstm.py 秒

测试2

GPU：GTX 860m

Nvidia驱动程序：369.30

CUDA工具包：v8.0

cuDNN：v6.0

imdb_bidirectional_lstm.py ：450S

分析

当我观察GPU负载曲线时，发现了一件有趣的事情：

对于lstm，GPU负载在〜80％和〜10％之间快速跳跃

GPU负载

这主要是由于LSTM层中的顺序计算。请记住，LSTM需要顺序输入来迭代计算隐藏层权重，换句话说，您必须等待时间t-1隐藏状态才能计算时间t隐藏状态。

对于GPU内核来说，这不是一个好主意，因为它们是许多小的内核，它们喜欢并行进行计算，因此顺序计算无法充分利用其计算能力。这就是为什么我们通常会看到GPU负载在10％-20％左右的原因。

但是在反向传播阶段，GPU可以并行运行导数计算，因此我们可以看到GPU的负载峰值约为80％。

2020-06-04 23:42:22 更新

伯芦• 668

如果使用Keras ，请使用CuDNNLSTM代替LSTM或用CuDNNGRU代替GRU 。以我的情况（2台Tesla M60）而言，我看到的性能提高了10倍。顺便说一句，我正在使用@Alexey Golyshev建议的批量大小128。

2020-06-04 23:42:18 更新

Tim Black• 713

批量太小。尝试增加。

我的GTX1050Ti的结果：

imdb_bidirectional_lstm.py
batch_size      time
32 (default)    252
64              131
96              87
128             66

imdb_lstm.py
batch_size      time
32 (default)    108
64              50
96              34
128             25

2020-06-04 23:42:16 更新