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请教关于显卡核心代号问题
jiangpingfang
2009-10-16 09:33:08
看中微星的一款显卡,N250GTS-2D至尊II512M-F1,核心代号是G92-427-B1,而他的至尊一代核心代号是G92-428-B1,请问两者有什么区别?
有人说428才是真正的GTS250,到底是不是呢?
还有,至尊II网站写出来的参数是55nm工艺,但为什么我看到有些测评用GPU-Z测出来是65nm的?谁能解答一下,先谢谢了!
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请教关于显卡核心代号问题
看中微星的一款显卡,N250GTS-2D至尊II512M-F1,核心代号是G92-427-B1,而他的至尊一代核心代号是G92-428-B1,请问两者有什么区别? 有人说428才是真正的GTS250,到底是不是呢? 还有,至尊II网站写出来的参数是55nm工艺,但为什么我看到有些测评用GPU-Z测出来是65nm的?谁能解答一下,先谢谢了!
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fanjiangli
2009-10-16
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GTS250说白了就是换汤不换药的9800GTX+
babysis
2009-10-16
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和GPU-Z版本有关系~~并不是说GPU-Z可以正确认识最新的显卡……
深度学习PyTorch,TensorFlow中GPU利用率较低,CPU利用率很低,且模型训练速度很慢的
问题
总结与分析
在深度学习模型训练过程中,在服务器端或者本地pc端,输入nvidia-smi来观察
显卡
的GPU内存占用率(Memory-Usage),
显卡
的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)。往往会发现很多
问题
,比如,GPU内存占用率低,
显卡
利用率低,CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些
问题
和处理办法。 1. GPU内存占用率
问题
这往往是由于模型的大小以及batch size的大小,来影响这个指标。当你发下你的GPU占用率很小的时候...
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显卡
的驱动是有一定难度的。升级Linux驱动程序需要做一系列的决定,包括正确识别处理器配置状况,查明驱动程序工作在什么样的Linux内核
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