将同一网络的一些节点放在 GPU 上，而将其他节点放在 CPU 上？

Question

在 Caffe/Caffe2 中定义网络时，可以将一些节点放在 CPU 上，而将其他节点放在 GPU 上吗？如果是这样，如何？

（如果您的回答与 Caffe 的特定版本有关，请说明是哪个版本）

Answer 1

不，这不可能。如果您查看 solver.prototxt 文件，您会注意到您可以将模式指定为 CPU 或 GPU，但不能同时指定两者。之所以保留这种执行结构，是为了保持效率。 CNN 每一层生成的数据可能以兆字节为单位。如果将一部分网络保留在 CPU 上，将一部分保留在 GPU 上，则需要在设备之间来回传输大量数据。这将增加巨大的开销，这将完全抵消 GPU 提供的杠杆作用。因此，在 CPU 而不是 CPU-GPU 组合上训练整个网络更有效。另请注意，GPU 通过 PCIe 接口与 CPU 连接，该接口比内部 CPU 总线慢得多。所以设备之间的数据传输非常昂贵。这就是为什么训练 CNN 时首选大批量大小的原因之一，因为一堆图像可以一次发送到 GPU，避免重复的内存读写。

Answer 2

这在 Caffe2 中实际上是可行的，但我从未测试过。在 Caffe2 中，每个 blob 和操作符都有一个分配给它的设备。操作员在分配给它的设备上运行。但是您随后需要手动处理初始化和通信，因为 Caffe2 中的 data_parallel_model 仅适用于多 GPU 设置。

Answer 3

一般来说，答案是否：由于 and 所述的原因，您不能为每一层单独配置设备。

但是，如果您查看特定层，您有时可能会得到您要查找的行为。例如，如果您的求解器在 GPU 上配置为运行，但您的网络中有一个层没有 GPU 实现，那么该层将在 CPU 上运行（ ).
中描述的所有开销其中一个层是层：该层运行仅在 CPU 上，您可以在那里实现 word2vec。
或者，您可以在没有 GPU 实现的情况下编写自己的层，确保它们运行仅在 CPU 上。

~~顺便说一句，你用的是caffe2吗？你同意他们的 PATENTS 条款吗？！~~
更新：fb 似乎决定 soften caffe2 的许可证。做得好！

Answer 4

在创建所需节点及其 Blob 之前，将 DeviceScope 与相关 DeviceOption (CPU / GPU) device_type 结合使用

简单示例：

from caffe2.python import workspace, model_helper
from caffe2.proto import caffe2_pb2
from caffe2.python import core
import numpy as np

m = model_helper.ModelHelper(name="my first net")
data = np.random.rand(16, 100).astype(np.float32)
gpu_device_id = 1
cpu_device_id = -1
with core.DeviceScope(core.DeviceOption(workspace.GpuDeviceType, gpu_device_id)):
    with core.DeviceScope(core.DeviceOption(caffe2_pb2.CPU, cpu_device_id)):
        # Feed relevant blobs
        workspace.FeedBlob("data", data)
        weight = m.param_init_net.XavierFill([], 'fc_w', shape=[10, 100])
        bias = m.param_init_net.ConstantFill([], 'fc_b', shape=[10, ])
        # Create you cpu Node
        fc_1 = m.net.FC(["data", "fc_w", "fc_b"], "fc1")
    # Create GPU Node
    pred = m.net.Sigmoid(fc_1, "pred")
    softmax, loss = m.net.SoftmaxWithLoss([pred, "label"], ["softmax", "loss"])

print(m.net.Proto())

不要忘记在喂食它的斑点之前做同样的事情，否则，您希望能够接触到它们。

输出为：

name: "my first net"
op {
name: "my first net"
op {
  input: "data"
  input: "fc_w"
  input: "fc_b"
  output: "fc1"
  name: ""
  type: "FC"
  device_option {
    device_type: 0
    device_id: -1
  }
}
op {
  input: "fc1"
  output: "pred"
  name: ""
  type: "Sigmoid"
  device_option {
    device_type: 1
    device_id: 1
  }
}
op {
  input: "pred"
  input: "label"
  output: "softmax"
  output: "loss"
  name: ""
  type: "SoftmaxWithLoss"
  device_option {
    device_type: 1
    device_id: 1
  }
}
external_input: "data"
external_input: "fc_w"
external_input: "fc_b"
external_input: "label"

将同一网络的一些节点放在 GPU 上，而将其他节点放在 CPU 上？

Place some nodes of the same network on GPU and others on CPU?

caffe

pycaffe

caffe2