حاسبة حجم الدُّفعة
احسب الحد الأقصى وحجم الدُّفعة الموصى به بناءً على ذاكرة GPU وحجم النموذج وحجم العينة. حسِّن إعداد تدريب التعلم العميق.
كيفية استخدام حاسبة حجم الدُّفعة
- أدخل الحجم الإجمالي لمجموعة البيانات (عدد العينات).
- أدخل ذاكرة GPU المتاحة بالغيغابايت.
- أدخل حجم النموذج بالميغابايت.
- أدخل متوسط حجم العينة بالميغابايت.
- انقر على حساب للحصول على الحد الأقصى وحجم الدُّفعة الموصى به.
حالات الاستخدام
- •ضبط تشغيلات تدريب التعلم العميق على وحدات GPU.
- •مقارنة كفاءة التدريب عند أحجام دُفعات مختلفة.
- •تقدير عدد الخطوات لكل حقبة لجداول معدل التعلم.
- •التخطيط لمتطلبات الأجهزة لأحمال عمل التعلم الآلي.
الصيغة
الذاكرة المتاحة = ذاكرة GPU − حجم النموذج × 3 (حالات المحسِّن). الحد الأقصى للدُّفعة = المتاح / حجم العينة. الموصى به = أقرب قوة للعدد 2.
الأسئلة الشائعة
لماذا يُستخدم حجم دُفعة من قوى العدد 2؟
قوى العدد 2 (32، 64، 128) تتوافق بشكل جيد مع نوى التنسور في GPU وعادةً ما تُحقق أداءً أفضل.
ماذا يحدث إذا كان حجم الدُّفعة كبيراً جداً؟
تنفد ذاكرة GPU (OOM). يُمثّل حجم النموذج × 3 التدرجات وحالات المحسِّن.
كيف أقدّر حجم العينة بالميغابايت؟
اضرب أبعاد الصورة × عدد القنوات × عدد البايتات لكل بكسل، ثم اقسم على 1,048,576.