Caffe/pyCaffe：设置所有GPU
Caffe/pyCaffe: set all GPUs
是否可以为 Caffe（尤其是 pyCaffe）设置所有 GPU？
类似于：
caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all
AFAIK Caffe 目前不支持多 GPU 训练。它计划在未来发布。查看讨论 here。
好像是NVIDIA's branch of caffe has this functionality. See the issue here.
Caffe 似乎开始支持 C++ 接口的多 GPU 训练。
请参阅 CommandLine interface 上的文档。
# train on GPUs 0 & 1 (doubling the batch size)
caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu 0,1
# train on all GPUs (multiplying batch size by number of devices)
caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all
两个分支现在都支持 multi-GPU 一段时间了。
- BVLC/caffe 于 2015 年 8 月 13 日获得了对 multi-GPU 的支持（参见 commit, issue）。
- NVIDIA/caffe 于 2015 年 6 月 19 日获得了对 multi-GPU 的支持（参见 release note）。
您可能有兴趣知道 multi-GPU 和 PythonLayers（参见 issue, temporary fix）存在一个非常严重的突出问题。
是否可以为 Caffe（尤其是 pyCaffe）设置所有 GPU？
类似于：
caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all
AFAIK Caffe 目前不支持多 GPU 训练。它计划在未来发布。查看讨论 here。
好像是NVIDIA's branch of caffe has this functionality. See the issue here.
Caffe 似乎开始支持 C++ 接口的多 GPU 训练。 请参阅 CommandLine interface 上的文档。
# train on GPUs 0 & 1 (doubling the batch size)
caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu 0,1
# train on all GPUs (multiplying batch size by number of devices)
caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all
两个分支现在都支持 multi-GPU 一段时间了。
- BVLC/caffe 于 2015 年 8 月 13 日获得了对 multi-GPU 的支持（参见 commit, issue）。
- NVIDIA/caffe 于 2015 年 6 月 19 日获得了对 multi-GPU 的支持（参见 release note）。
您可能有兴趣知道 multi-GPU 和 PythonLayers（参见 issue, temporary fix）存在一个非常严重的突出问题。