批量大小计算器
根据GPU内存、模型大小和样本大小计算最大及推荐批量大小。优化您的深度学习训练配置。
如何使用批量大小计算器
- 输入数据集总大小（样本数量）。
- 输入可用GPU内存（GB）。
- 输入模型大小（MB）。
- 输入平均样本大小（MB）。
- 点击「计算」获取最大及推荐批量大小。
使用场景
- •在GPU上配置深度学习训练任务。
- •比较不同批量大小下的训练效率。
- •估算每个epoch的步数以制定学习率调度方案。
- •规划机器学习工作负载的硬件需求。
公式
可用内存 = GPU内存 − 模型大小 × 3（优化器状态）。最大批量 = 可用内存 / 样本大小。推荐值 = 最近的2的幂次。
常见问题
为什么要使用2的幂次作为批量大小？
2的幂次（32、64、128）与GPU张量核心对齐良好，通常能获得更好的性能。
批量大小过大会发生什么？
GPU会耗尽内存（OOM）。模型大小 × 3 是为了计算梯度和优化器状态。
如何估算样本大小（MB）？
将图像尺寸 × 通道数 × 每像素字节数相乘，然后除以1,048,576。