P100-PCIE-16GB a été ajouté au GPU de Google Colab avant que je le sache

※※ Cet article date du 24 novembre 2019. En pensant que tout le monde le sait peut-être déjà. .. .. ..

À propos du GPU gacha de Google colab

Je pense qu'il est bien connu qu'il existe un GPU gacha. Voir ci-dessous pour plus de détails. https://qiita.com/koshian2/items/d33edc963ed6cfcad77e

Déclencheur

Je pensais que c'était plus rapide que d'habitude, et quand j'ai vérifié le GPU, P100 a été ajouté comme suit. キャプチャ2.JPG

Comparaison de la vitesse du GPU

Immédiatement, j'ai comparé la vitesse d'entraînement. Le code utilisé est le code pix2pix que j'ai récupéré auprès de Google Seedbank. https://research.google.com/seedbank/seed/pixpix_with_eager_execution

Cliquez ici pour Seedbank. https://qiita.com/tomo_makes/items/e5a309687f5054ba471f

Voici le résultat de la comparaison de vitesse avec une époque définie sur 10.

GPU Temps de calcul/sec
K80 723.3
T4 411.4
P100 250.1

C'est vraiment rapide. Cela dépend de plus en plus de Colab. .. ..

Résultat GPU gacha (30 fois)

Au fait, pour voir comment il est distribué J'ai répété "Toutes les réinitialisations d'exécution" -> "nvidia-smi" environ 30 fois.

GPU Nombre de fois probabilité/%
K80 12 40
T4 4 13.3
P100 14 46.7

Avec ce sentiment, il semble être à peu près la même probabilité que K80.

finalement

Le nombre de gachas est de 30 fois, mais en fait je pensais que je le ferais environ 100 fois. Cependant, sur le chemin, j'ai eu le refus d'allocation suivant. .. .. image.png

J'étais curieux de savoir ce que c'était, mais le résultat désastreux était que je ne pouvais plus continuer ce jour-là. Tout le monde, le GPU gacha est modéré! Bonne vie à Google Colab!

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