深度学习模型处理图片的所需的算力计算

0.参考资料

[1] 【pytorch】深度学习所需算力估算：flops及模型参数量: https://blog.csdn.net/hh1357102/article/details/129705313
[2] 【深度学习实战（48）】如何计算模型的参数量、占用内存、CPU: https://download.csdn.net/blog/column/12640249/140350530

1.对GPU的算力要求

  深度学习训练对GPU算力的要求，从计算精度角度看，单精度(FP32)算力在一些中等规模模型训练中，每秒需达到数千亿次浮点运算(TFLOPS)级别，例如在常见的图像分类模型训练时，英伟达部分高端GPU单精度算力可达10-30 TFLOPS才能较好满足需求。
  在深度学习训练里，GPU的双精度(FP64)算力要求相对特殊，对于一些科学计算类的深度学习任务，如气候模拟相关模型训练，双精度算力可能每秒要达到数百GFLOPS，才能保证计算的准确性和稳定性。针对深度学习训练中大规模数据并行的场景，GPU的多精度混合计算能力有一定要求。以数据中心大规模模型训练为例，往往需要GPU同时具备高效的单精度(FP32)和半精度(FP16)计算能力，半精度算力需达到单精度算力的数倍，这样才能在提升训练速度的同时兼顾精度。深度学习训练对GPU的内存带宽有密切关联的算力要求。当处理高分辨率图像或长序列文本数据时，GPU需要每秒数TB的内存带宽，像英伟达A100 GPU内存带宽可达1.6 TB/S，以确保数据能快速传输到计算核心进行处理，提升整体算力效率。在模型参数规模不断增大的趋势下，深度学习训练对GPU的稀疏算力也有需求。对于-些稀疏神经网络模型训练，GPU需要能够有效处理稀疏矩阵计算，某些场景下稀疏算力要能达到常规密集计算算力的一定比例，如10%-20%，来提升训练的加速效果。
  深度学习训练涉及不同类型的神经网络层，对GPU的卷积算力要求显著。在卷积神经网络(CNN)训练中，像VGG等模型，GPU的卷积计算能力需每秒执行数十亿次卷积操作，以高效完成特征提取等任务。考虑到深度学习训练的实时性需求，GPU的算力稳定性十分关键。在长时间连续训练过程中，GPL的算力波动要控制在一定范围内，如不超过士5%，这样才能保证训练结果的一致性和可靠性。对于递归神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)的深度学习训练，GPU的顺序执行算力要求较高。因为这类网络存在序列依赖关系，GPU需在顺序处理数据时具备每秒数百万条指令的执行能力，保障训练流程的顺畅。深度学习训练中的强化学习场景，对GPU算力提出了独特要求。由于需要不断进行环境模拟和策略评估，GPU的算力要能够快速处理大量的状态转移和奖励计算，平均每秒要处理数千次此类操作。
  从深度学习训练的效率优化角度，GPU的算力利用率需维持在较高水平。一般来说，在复杂模型训练时，GPU的算力利用率要达到70%-90%，通过合理的任务调度和优化算法实现高效利用。