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设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。 有效的GPU监控可以帮助我们配置一些非常重要的超参数,例如批大小,还可以有效的识别训练中的瓶颈,比如CPU活动(通常是预处理图像)占用的时间很长,导致GPU需要等待下一批数据的交付,从而处于空闲状态。 什么是利用率
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高斋学士
凡事要三思,但比三思更重要的是三思而行。
铭记不忘
夏日的心事藏在绿荫里,风一吹,心事就乱了。
道头会尾
你要确实的掌握每一个问题的核心,将工作分段,并且适当的分配时间。