Model TensorFlow z niestandardowymi operacjami (niektóre muszą działać na CPU) trenuje się w dwa dni na maszynie wirtualnej n2-standard-32. Aby skrócić czas trenowania w sposób opłacalny, co należy zmienić?

Model TensorFlow z niestandardowymi operacjami, z których część musi działać na CPU, wskazuje na scenariusz, gdzie CPU jest potrzebne do pewnych obliczeń, ale większość zadań intensywnych obliczeniowo w TensorFlow może być przyspieszona przez GPU. GPU są zoptymalizowane do równoległych obliczeń macierzowych, co jest podstawą uczenia maszynowego. Użycie maszyny wirtualnej z akceleratorem sprzętowym GPU znacząco skróci czas trenowania, ponieważ GPU efektywnie przetwarza duże ilości danych, co jest typowe dla treningu modeli TensorFlow. Zmiana na n2-highmem-32 (więcej pamięci) lub e2-standard-32 (tańsza, ale mniej wydajna) nie rozwiąże problemu czasu trenowania, ponieważ głównym wąskim gardłem są obliczenia, a nie pamięć czy ogólna wydajność CPU. TPU są wysoce zoptymalizowane pod kątem konkretnych operacji TensorFlow i wymagają, aby cały model był zaprojektowany pod ich architekturę, co może być problematyczne w przypadku niestandardowych operacji wymagających CPU. GPU oferuje lepszą elastyczność i jest bardziej ogólnym rozwiązaniem do przyspieszania treningu modeli ML.