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我从某处读到，如果你选择的批量大小是 2 的幂，训练会更快。这是什么规则？这是否适用于其他应用程序？可以提供引用论文吗？
最佳答案
The notion comes from aligning computations (
C) onto the physical processors (PP) of the GPU.
由于PP 的数量通常是 2 的幂，因此使用与 2 的幂不同的C 数量会导致性能较差。
您可以看到 C 到 PP 的映射是一堆大小为 PP 数量的切片。假设您有 16 个 PP。您可以将 16 个 C 映射到它们上:1 个 C 映射到 1 个 PP。您可以在它们上映射 32 个 C :2 个 16 个 C 切片，1 个 PP 将负责 2 个 C .
这是由于 SIMD GPU 使用的范例。这通常称为数据并行:所有 PP 同时执行相同的操作，但数据不同。
关于tensorflow - 在 tensorflow 上使用批量大小为 'powers of 2' 更快吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44483233/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！