Batch-Größen-Rechner
Berechnen Sie die maximale und empfohlene Batch-Größe basierend auf GPU-Speicher, Modellgröße und Stichprobengröße. Optimieren Sie Ihr Deep-Learning-Training.
So verwenden Sie den Batch-Größen-Rechner
- Geben Sie die Gesamtgröße des Datensatzes (Anzahl der Stichproben) ein.
- Geben Sie den verfügbaren GPU-Speicher in GB ein.
- Geben Sie die Modellgröße in MB ein.
- Geben Sie die durchschnittliche Stichprobengröße in MB ein.
- Klicken Sie auf „Berechnen", um die maximale und empfohlene Batch-Größe zu erhalten.
Anwendungsfälle
- •Konfiguration von Deep-Learning-Trainingsläufen auf GPUs.
- •Vergleich der Trainingseffizienz bei verschiedenen Batch-Größen.
- •Schätzung der Schritte pro Epoche für Lernraten-Schedules.
- •Planung von Hardwareanforderungen für ML-Workloads.
Formel
Verfügbarer Speicher = GPU-Speicher − Modellgröße × 3 (Optimierer-Zustände). Maximale Batch-Größe = verfügbar / Stichprobengröße. Empfohlen = nächste Zweierpotenz.
Häufig gestellte Fragen
Warum eine Batch-Größe als Zweierpotenz verwenden?
Zweierpotenzen (32, 64, 128) sind gut auf GPU-Tensorkerne abgestimmt und liefern typischerweise bessere Leistung.
Was passiert, wenn die Batch-Größe zu groß ist?
Der GPU-Speicher wird aufgebraucht (OOM). Die Modellgröße × 3 berücksichtigt Gradienten und Optimierer-Zustände.
Wie schätze ich die Stichprobengröße in MB?
Multiplizieren Sie Bildabmessungen × Kanäle × Bytes pro Pixel und dividieren Sie durch 1.048.576.