facebookresearch/maskrcnn-benchmark

Half/mixed-precision is not faster

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#1062 aperta il 27 ago 2019

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As written in https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/issues/807#issuecomment-500112612 , DTYPE "float16" does not make training faster( and takes the same amount of memory) when tested with e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml. Is this normal or am I doing something wrong? I also want to know if I can make inference faster by FP16(I tried model.half() in test_net, but doesn't work).
My environment is RTX Titan, cudnn 7.6, cuda10.0, driver version Driver Version: 418.67, pytorch-1.2.0, ubuntu 18.04.

Guida contributor

Direzione di ricerca
Profilare il modello con precisione mista usando il profiler di PyTorch e confrontare i tempi forward/backward con float32. Verificare se cuDNN supporta float16 su RTX Titan e se i tensor core vengono utilizzati. Inoltre, verificare che model.half() converta correttamente tutti i layer.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
aimachine learningperformance
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Prerequisiti
PythonPyTorch
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