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若都需要做數(shù)據(jù)預(yù)處理，需要搭配高主頻的預(yù)處理服務(wù)器；在涉及到多用戶使用時(shí)需要更大的CPU內(nèi)核；在具體訓(xùn)練過(guò)程中，人臉圖像在清晰度以及圖像文件大小等多方面要求都不及地理圖像；相對(duì)的在針對(duì)地理圖像的用戶時(shí)，需要提供更大的計(jì)算內(nèi)存，更高顯存計(jì)算卡，甚至需要用到GPU的仿真計(jì)算性能。所以，同樣是圖像訓(xùn)練不同的應(yīng)用類型對(duì)于計(jì)算卡以及內(nèi)存和CPU的要求也不可一概而論。

模型訓(xùn)練是一個(gè)整體的計(jì)算過(guò)程，不僅僅只是GPU計(jì)算的過(guò)程，其中涉及到數(shù)據(jù)集讀取，數(shù)據(jù)處理，模型訓(xùn)練以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等過(guò)程。涉及到的硬件包含了GPU服務(wù)器的整體。建議查看例如CPU，內(nèi)存，硬盤等使用情況，查看是否存在大量預(yù)處理任務(wù)或者數(shù)據(jù)讀取過(guò)慢的情況。還可以查看batch size ，DataLoader等數(shù)值，優(yōu)化GPU處理的數(shù)據(jù)量。