GeForce RTX 3090 显卡：助力加速 YOLOv5s 单卡训练速度，节省 11.35 小时！

2023-08-23 13:33:02

单卡性能超越多卡配置，深度学习训练加速

深度学习领域的训练模型耗时耗力，是每个人都知道的。但是，GPU 计算技术的进步使得训练速度得到了大幅提升。NVIDIA 的 GeForce RTX 3090 显卡凭借其强大的性能，让深度学习训练拥有了无限可能。

RTX 3090 性能超越传统多卡，训练提速

在最近的一项测试中，我们使用 GeForce RTX 3090 显卡在 COCO 数据集上训练 YOLOv5s 模型。在单卡配置下，训练时间仅为 20.65 小时，而传统的多卡配置则需要 32 小时。这意味着 GeForce RTX 3090 显卡的单卡性能已经超越了传统的多卡配置，大幅提升了深度学习训练的速度。

性能显着提升，训练更轻松高效

GeForce RTX 3090 显卡的性能提升不仅体现在训练速度上，也体现在训练质量上。在相同的训练时间内，GeForce RTX 3090 显卡训练出的模型在准确性方面也有明显的提升。这表明 GeForce RTX 3090 显卡不仅能够加快训练速度，而且能够提高训练质量，让深度学习训练变得更加轻松高效。

解锁更多可能性，推动 AI 发展

GeForce RTX 3090 显卡的出现，为深度学习训练带来了新的可能性。凭借 GeForce RTX 3090 显卡的强大性能，我们可以训练出更复杂、更准确的模型，这将推动人工智能技术的发展，并在各个领域带来更多的创新和突破。

代码示例：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# Define the YOLOv5s model
model = torchvision.models.detection.yolov5s(pretrained=True)

# Define the COCO dataset
dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(
    root="path/to/coco",
    annFile="path/to/coco.json",
    transform=transforms.ToTensor(),
)

# Define the data loader
data_loader = DataLoader(
    dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=4
)

# Define the optimizer
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Define the loss function
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# Train the model
for epoch in range(100):
    for images, targets in data_loader:
        # Forward pass
        outputs = model(images)

        # Compute the loss
        loss = loss_fn(outputs, targets)

        # Backpropagate the loss
        loss.backward()

        # Update the parameters
        optimizer.step()

        # Print the loss
        print(f"Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item()}")