TensorFlow работает медленно на экземпляре AWS p2.xlarge

Я реализовал сеть VGG в TensorFlow, и она уже обучена. У меня также есть экземпляр Amazon Web Services p2.xlarge (Nvidia Tesla K80, 12 ГБ) с установленным AMI Deep Learning для версии Amazon Linux из магазина AWS.

Когда я использую сеть, обработка изображения занимает около 30 секунд, что слишком долго по сравнению с той же сетью, используемой на TITAN X, которая занимает 1-2 секунды.

У кого-нибудь есть опыт с этим или какие-либо предложения, как решить эту проблему?


amazon-web-services tensorflow amazon-linux
person plamba95    schedule 26.10.2017    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Как насчет «NVIDIA Volta Deep Learning AMI» с экземпляром p3.2xlarge (Tesla V100 GPU)? Спотовая цена составляла 50 центов в час, когда я попробовал 27 октября 2017 года.

Зарегистрируйтесь на https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/?ncid=van-gpu-cloud и получите свой «Ключ API» для бесплатного использования AMI.

Информация о конфигурации EC2/GPU: https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-ec2-instances-with-up-to-8-nvidia-tesla-v100-gpus-p3/< /а>

person Setogit    schedule 28.10.2017
comment
Но опять же, этот экземпляр должен быть лучше, чем машина с Титаном X, поэтому я думаю, что с другим экземпляром будет то же самое, но я не могу понять, в чем проблема. - person plamba95; 30.10.2017
comment
В своем приложении я перенастроил предварительно обученную модель vgg19. Время вывода одного цветного jpeg 256x256 на p3.2xlarge с помощью Volta AMI составило около 100 миллисекунд или меньше. - person Setogit; 30.10.2017