Training time of MAISI VAE
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- pytorch
調査の方向性
MAISI VAE のトレーニングエントリーポイントとその DDP セットアップから始め、2 台の A100 GPU を使用して 30k 件の CT スキャンで報告された 20 時間のエポックを再現します。ファイルやテストは特定されていません。完了とするには、所要時間とスケーリングが想定どおりかどうかを確認し、サポートされている高速化アプローチを文書化する必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi, I am trying to train the MAISI VAE from scratch using my dataset.
I wonder how long it takes to train on such a large dataset?
When I use 30k CT scans, it takes nearly 20 hours for 1 epoch on two A100. Is it correct? I use DDP, but I found it was even slower when I increased the GPU number.
If so, is there any method to accelerate the training process?
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 803
- 平均マージ
- 6日 22時間
- マージ済み PR（30日）
- 3
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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