posted by wap, platform: iPad

引用:

原帖由 @铁观音  于 2020-11-26 13:12 发表
问下，CUDA在游戏里起什么作用？

物理模拟，DLSS。

posted by wap, platform: iPhone

引用:

原帖由 @Jonsoncao  于 2020-11-27 12:26 发表
实际上生成网格，着色，光栅化等等大规模的小矩阵向量乘法都是由CUDA核心完成的

tensor核心对更大尺寸的矩阵向量16位浮点的运算更快更有效率，所以游戏里面一般负责后处理（DLSS）

tensor核心出现后现在训练大型模型可以用所谓的mixed precision爽死了，模型的参数是用FP32存，但是训练求导数用FP16，而且主流软件包都是自动mixed precision不用你调底层API爽歪歪（我用这个https://pytorch.org/docs/master/amp.html）。

我tf 用fp16遇到过frozen weights，估计是numerical issue导致梯度算不出。

posted by wap, platform: iPhone

引用:

原帖由 @Jonsoncao  于 2020-11-27 23:49 发表
如果是tf底层有问题算梯度炸掉了，提供几个比较低效率的暴力的解决办法

每个epoch都存model checkpoint，然后手工写一个梯度norm的callback，大于某个值就触发callback
换回FP32练一个epoch（没用过tf的mixed precision，不知道是不是像pt那样方便切换，amp封装得很好，可以用decorator直接放在模型外面而不用人肉改dtype一类）
如果依然炸了，多半模型有问题。

如果是CNN，先load一个train到比较好的模型，可以试验下freeze前面几层负责feature extraction的层的weights，只用FP16练接近输出的层；
一层一层的往回试验直到把dense的层试验完，哪一层爆了就在那里加一点dropout和batchnorm再试验。

当然这样比较折腾还不如直接FP32，基于RNN的模型（LSTM，GRU或者transformer）都不建议用FP16，因为loss的landscape太陡峭了，FP32练很多模型都需要warmup phase，练好之后很多weights都是10^{7}，10^{8}量级的，FP16没法resolve。
个人经验是FP16很适合帮smooth的loss在开始阶段跳出不好的local minimum和saddle point，不用人肉去想learning rate scheduler应该怎么设。

Thanks! 话说回来，你最近除了kaggle还在搞哪些dl的研究？我最近在搞些nerf和detr的东西...

posted by wap, platform: iPad

引用:

原帖由 @Jonsoncao  于 2020-11-28 10:06 发表
最近在憋一个大招，用spectralbased GCN解PDE……

太强了，我这种数学不好的只能玩玩应用层面的