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前大厂工程师,长期从事 Java 开发,架构设计,容器化等相关工作,精通java,熟练使用maven、jenkins等devops相关工具链,擅长容器化方案规划、设计和落地。

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AI

我想对比一下tensorflow使用cpu和gpu执行一段代码的速度差异

fastjrun
2023-10-27 / 0 评论 / 0 点赞 / 261 阅读 / 584 字 / 正在检测是否收录...

当使用TensorFlow执行代码时,速度差异通常会受到所使用的计算资源(CPU或GPU)的影响。通常情况下,使用GPU会比使用CPU更快,尤其是在涉及大规模数据处理和深度学习模型训练时。下面是一个示例,展示了如何对比在TensorFlow中使用CPU和GPU执行代码的速度差异:

import tensorflow as tf
import time

# 创建一个随机的大型矩阵
matrix_size = 10000
matrix_a = tf.random.normal((matrix_size, matrix_size))
matrix_b = tf.random.normal((matrix_size, matrix_size))

# 使用CPU执行矩阵乘法
with tf.device('/CPU:0'):
    start_time = time.time()
    result_cpu = tf.matmul(matrix_a, matrix_b)
    end_time = time.time()
    print("使用CPU执行矩阵乘法所需时间:", end_time - start_time, "秒")

# 使用GPU执行矩阵乘法
with tf.device('/GPU:0'):
    start_time = time.time()
    result_gpu = tf.matmul(matrix_a, matrix_b)
    end_time = time.time()
    print("使用GPU执行矩阵乘法所需时间:", end_time - start_time, "秒")

上述代码首先创建了两个随机矩阵 matrix_a 和 matrix_b,然后分别使用CPU和GPU执行矩阵乘法操作。在使用不同设备执行操作时,可以使用tf.device()来指定设备。通过比较两者所需的时间,您可以看到使用GPU执行矩阵乘法通常会更快。

请注意,要使上述代码运行,您的系统必须具备支持GPU的TensorFlow版本,以及具备适当的GPU驱动程序和CUDA安装。此外,GPU的速度优势在涉及大规模计算时更为明显。对于较小的计算任务,速度差异可能不那么明显。

附某次执行效果

2023-10-27 15:21:59.337547: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1616] Created device /device:GPU:0 with 2803 MB memory:  -> device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 960, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 5.2
2023-10-27 15:21:59.339280: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1616] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 2803 MB memory:  -> device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 960, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 5.2
使用CPU执行矩阵乘法所需时间: 5.368987083435059 秒
使用GPU执行矩阵乘法所需时间: 0.27904605865478516 秒
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