Оптимизация использования GPU в Google Colab

Я делал проект по компьютерному зрению для своей магистерской диссертации, и, как и любое обучение трансформеров, это занимало слишком много времени. Я подумывал о том, чтобы заплатить за Google Colab Pro, чтобы использовать графический процессор A100, но коллега сказал мне, что не заметил большой разницы по сравнению с бесплатным графическим процессором T4. Я обнаружил, что с некоторыми настройками модели можно оптимизировать использование графического процессора. Я объясню некоторые оптимизации, которые помогли мне значительно ускорить дообучение. Мой проект был посвящен обнаружению насилия в видео, что требует обработки огромного количества числовых данных. Используя обучение со смешанной точностью, система решает выполнять большинство операций с использованием "полуточности" (FP16), которая использует вдвое меньше памяти и работает быстрее на графических процессорах. "Знания" модели (веса) по-прежнему хранятся с "полной точностью" (FP32), чтобы избежать потери важных деталей. Регулировка размера пакета позволяет графическому процессору обрабатывать больше данных параллельно, что позволяет лучше использовать его ресурсы. Кроме того, больший размер пакета обеспечивает более точную и менее шумную оценку градиента, что приводит к более стабильному пути оптимизации.