みなさんこんにちは。
青山です。
日々暑くなってきましたが熱中症には置きお付けてお過ごしください。
さて、今回はタイトルの通り「学習と検査速度のGPUによる違い」を検証出来ればと思います。
2種類のGPUと16・8GBのRAMによる学習・検査時間の違いを比較します。
本当はCPUも変えて検証したかったのですが社内に空いているPCが無かったのでまたの機会にします。
条件
項目 | 説明 |
検査設定 | EasyInspector2のAI物体検出 |
教師画像数 | 50枚 |
解像度 | W1280xH960ピクセル(教師・検査画像) |
学習回数 | 100回 |
CPU | i7-9700K |
確認構成
No | 構成 |
1 | RAM:16GB NVIDIA GPU:GeForce RTX 3060 12GB |
2 | RAM:8GB NVIDIA GPU:GeForce RTX 3060 12GB |
3 | RAM:16GB NVIDIA GPU:Quadro P2000 5GB |
4 | RAM:8GB NVIDIA GPU:Quadro P2000 5GB |
5 | RAM:16GB NVIDIA GPU:なし |
6 | RAM:8GB NVIDIA GPU:なし |
結果
No | 結果 |
1 | 学習時間:約13分 検査時間:0.16秒 |
2 | 学習時間:約13分 検査時間:0.17秒 |
3 | 学習時間:約30分 検査時間:0.24秒 |
4 | 学習時間:約30分 検査時間:0.25秒 |
5 | 学習時間:約4時間15分 検査時間:0.16秒 |
6 | 学習時間:約9時間10分 検査時間:0.16秒 |
GPUがある場合はRAMの容量による違いはほぼありませんでした。
GPUをよりいい物にする事で学習・検査時間ともに早くなりますのでPC選定時の参考になればと思います。
ただ、検査時間についてはGPUをいい物に変えても早くはなりますが大きな違いはありません。
また、推奨はしませんがGPUなしでの学習の場合はRAMの容量で学習時間が大きく変わったのでRAMは容量が多い方が良いです。
(あくまで計算しているのはCPUなのでRAMをとりあえず大きくすれば早くなるわけではありません。)
今回の検証は以上となりますが比較検証のご要望やサンプルテストのご要望があればぜひお問い合わせください。