Модель TensorFlow с кастомными операциями (некоторые из которых должны выполняться на CPU) обучается за два дня на VM n2-standard-32. Что следует изменить, чтобы сократить время обучения экономически эффективным способом?

Обучение модели TensorFlow с кастомными операциями, особенно если некоторые из них могут выполняться на CPU, часто значительно ускоряется при использовании GPU. GPU (графические процессоры) оптимизированы для параллельных вычислений, что является основой большинства операций глубокого обучения. Это позволяет сократить время обучения с дней до часов. Изменение типа VM на n2-highmem-32 (увеличение объема памяти) не решит проблему медленного обучения, так как bottleneck здесь — вычислительная мощность, а не память. n2-highmem-32 не предлагает значительного прироста вычислительной производительности по сравнению с n2-standard-32 для задач машинного обучения. e2-standard-32 — это более дешевая серия VM с меньшей производительностью, что только увеличит время обучения. TPU (тензорные процессоры) также являются мощным ускорителем, но их использование может быть сложнее для моделей с кастомными операциями, требующими выполнения на CPU, и они не всегда поддерживают все кастомные операции TensorFlow так же гибко, как GPU. GPU является более универсальным и экономически эффективным решением в данном случае.