摘要：本文根據(jù)實測數(shù)據(jù)，初步探討了在彈性GPU云服務(wù)器上深度學(xué)習(xí)的性能模型，可幫助科學(xué)選擇GPU實例的規(guī)格。

NVCaffe是NVIDIA基于BVLC-Caffe針對NVIDIA GPU尤其是多GPU加速的開源深度學(xué)習(xí)框架。LMDB格式的ImageNet訓(xùn)練集大小為240GB ，驗證集大小為9.4GB。

我們使用NVcaffe對AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、Vgg16四種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了圖像分類任務(wù)的模型訓(xùn)練測試。分別對比了不同vCPU和Memory配置下的訓(xùn)練性能。性能數(shù)據(jù)單位是Images/Second(每秒處理的圖像張數(shù))。圖中標(biāo)注為10000指的是迭代次數(shù)10000次，其它都是測試迭代次數(shù)為1000次。

從NVCaffe和MXNet的測試結(jié)果來看，圖像分類場景單純的訓(xùn)練階段對CPU要求不高，單GPU 只需要4vCPU就可以。而內(nèi)存需求則取決于深度學(xué)習(xí)框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大�。簻y試中發(fā)現(xiàn)NVCaffe隨著迭代次數(shù)的增多，內(nèi)存是不斷增大的，但是內(nèi)存需求增大到一定程度，對性能就不會有什么提升了，其中NVCaffe AlexNet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，相比其它網(wǎng)絡(luò)對于內(nèi)存的消耗要大得多。相比之下MXNet的內(nèi)存占用則要小的多(這也是MXNet的一大優(yōu)勢)，93G預(yù)處理過的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練過程中內(nèi)存占用不到5G。

對于磁盤IO性能，測試顯示訓(xùn)練階段NVMe SSD本地盤、SSD云盤性能基本接近，高效云盤上的性能略差1%。因此訓(xùn)練階段對IO性能的要求不高。

從NVCaffe的圖像分類推理測試來看，除AlexNet 2vCPU剛剛夠用外，其它網(wǎng)絡(luò)2vCPU對性能沒有影響，而9.4GB的驗證數(shù)據(jù)集推理過程中內(nèi)存占用大概是7GB左右，因此對大部分模型來看，2vCPU 30GB 1GPU規(guī)格基本滿足圖像分類推理的性能需求。

對于磁盤IO性能，推理性能NVMe SSD本地盤、SSD云盤很接近，但高效云盤差15%。因此推理階段至少應(yīng)該使用SSD云盤保證性能。

5.2.2 自然語言處理

對于自然語言處理，參考訓(xùn)練性能需求，我們應(yīng)該可以推測2vCPU 30GB 1GPU規(guī)格應(yīng)該也能滿足需求。

5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

從NVCaffe對ImageNet ILSVRC2012數(shù)據(jù)集做數(shù)據(jù)預(yù)處理的測試來看，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段是IO密集型，NVMe SSD本地盤比SSD云盤快25%，而SSD云盤比高效云盤快10%。

6 總結(jié)

深度學(xué)習(xí)框架眾多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型也是種類繁多，我們選取了主流的框架和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，嘗試對單機GPU云服務(wù)器的深度學(xué)習(xí)性能模型做了初步的分析，結(jié)論是：

（1）深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練階段是GPU運算密集型，對于CPU占用不大，而內(nèi)存的需求取決于深度學(xué)習(xí)框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小;對磁盤IO性能不敏感，云盤基本能夠滿足需求。

（2）深度學(xué)習(xí)推理階段對于CPU的占用更小，但是對于磁盤IO性能相對較敏感，因為推理階段對于延遲有一定的要求，更高的磁盤IO性能對于降低數(shù)據(jù)讀取的延時進而降低整體延遲有很大的幫助。

（3）深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段是IO密集型階段，更高的磁盤IO性能能夠大大縮短數(shù)據(jù)預(yù)處理的時間。

標(biāo)簽： 云服務(wù)器 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng) 圖像分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)集 

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