雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Sanyam Bhutani 是一名机器学习和计算机视觉领域的自由职业者兼 Fast.ai 研究员。在文章中，他将 2080Ti 与 1080Ti 就训练时长进行了全方位的对比。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论对此进行了详尽编译。
前言
特别感谢：如果没有来自 Tuatini GODARD（他是我的一名好朋友，同时也是一名活跃的自由职业者）的帮助，这个基准比较工作是不可能完成的。如果你想了解更多关于他的信息，可以阅读这篇访谈：
链接：
https://hackernoon.com/interview-with-deep-learning-freelancer-tuatini-godard-e661a3995fb1
还要感谢 Laurae 给这篇文章提出许多有价值的修改建议。
对了，最新版的 fastai（2019 版）刚推出，你们肯定都很感兴趣：course.fast.ai
备注：这篇文章并没有接受来自 fastai 的赞助，我只是在上头学习到很多东西。从个人角度来说，如果你是刚开始接触深度学习，强烈向你推荐这个平台。
让我们进入正题。这是一个能够说明 FP16 本质的简单操作演示，并且展示了基于基准测试的混合精度训练是怎么进行的（我承认，大部分时候我只是通过这个向朋友吹嘘我的显卡集全比他的要快，然后才是出于研究目的）。
注意：这并非关乎基准性能比较的文章，而是 2080Ti 与 1080Ti 之间基于 2 builds 的训练时长对比。
对此，文章里会有更详细的介绍。
在此之前，我们先快速浏览一下中子的造型：
FP16 是何方神圣？为何你需要关注它？
简单来说，深度学习是基于 GPU 处理的一堆矩阵操作，操作的背后有赖于 FP32 / 32 位浮点矩阵。
随着新版架构与 CUDA 的发布，FP32 / 32 位浮点矩阵的运算正变得越来越简单。这也意味着，只要使用与过去相比只有一半大小的张量，我们却能通过增加批尺寸（batch_size）来处理更多案例；此外，相比使用 FP32（也被称为 Full Precision Training）进行训练，FP16 可以有效降低 GPU RAM 的使用量。
用简单的英语来表示，就是能够在代码中以 (batch_size)*2 替代 (batch_size)。
FP16 运算的张量核心如今在速度上变得更快了，只需使用少量的 GPU RAM ，就能在速度与性能方面有所提升。
等等，这可没那么简单
我们依然存在半精度问题（这是因为 16 位浮点变量的精度是 32 位浮点变量的一半），说明：
更新的权重数据是不精确的。
梯度会下溢。
无论激活或丢失都可能导致溢出。
有明显的精度损失。
接下来，我将和大家谈一谈混合精度训练。
混合精度训练
为了避免上述提及的问题，我们在运行 FP16 的过程中，会在可能导致精度损失的部分及时切换回 FP32。这就是所谓的混合精度训练。
第 1 步：使用 FP16 尽可能加快运算速度：
将输入张量换成 fp16 张量，以加快系统的运行速度。
第 2 步：使用 FP32 计算损耗值（避免下溢/溢出）：
将张量换回 FP32 以计算损耗值，以免出现下溢/溢出的情况。
第 3 步：
先用 FP32 张量进行权重更新，然后再换回 FP16 进行前向与反向迭代。
第4步：通过乘以或除以缩放因子来完成损耗缩放：
通过乘以或除以损耗比例因子来缩放损耗。
总结就是：
fast.ai 上的混合精度训练
正如人们所期待的的，在库中进行混合精确训练有如将
转换成
一样简单。
如果你想了解操作过程当中的细节，可以点进：
https://docs.fast.ai/callbacks.fp16.html
该模块允许我们使用 FP16 更改训练过程中的前向与反向迭代，且附有提速效果。
就内部而言，回调函数能确保所有模型参数（除去智能使用 FP32 的 batchnorm layers）都转换成 FP16，且保存了 FP32 副本。FP 32 副本（主参数）主要用于优化器上的更新；FP 16 的参数则用于梯度计算。这些能有效避免低学习率下溢现象的发生。
RTX 2080Ti 与 GTX 1080Ti 的混合精度训练结果对比
设置详情
可以从这里获知笔记本的基准设置
软件设置：
Cuda 10 + 对应最新版的 Cudnn
PyTorch + fastai 库（从源头进行编译）
最新版的 Nvidia 驱动程序（截至文章撰写时间）
硬件配置：
我们的硬件配置略有不同，对于最终数值要有所保留。
Tuatini 的配置：
i7-7700K
32GB RAM
GTX 1080Ti（EVGA）
我的配置：
i7-8700K
64GB RAM
RTX 2080Ti（MSI Gaming Trio X）
由于运算过程并非 RAM 密集型或者 CPU 密集型任务，所以我们选择在此处分享我们的结果。
让我们快速过一遍：
输入 CIFAR-100 数据
调整图像的大小，启用数据增强
在 fastai 支持的所有 Resnet 上运行
预期输出：
在所有的混合精度训练测试中取得更好的结果。
图表结果
以下展示的是在各个 ResNets 上的训练时间对比总表。
注意：数值越小越好（X 轴代表秒时间单位与缩放时间）
Resnet 18
体积最小的 Resnet。
秒时间单位：
性能比例：
Resnet 34
秒时间单位：
性能比例：
Resnet 50
秒时间单位：
性能比例：
Resnet 152
秒时间单位：
性能比例：
使用 Nvidia Apex 进行世界级语言建模工作
为了使混合精度训练与 FP16 训练的实验成为可能，Nvidia 专门发布了一套维护 Nvidia 的实用工具 Nvidia apex，用于简化 Pytorch 中的混合精度训练与分布式训练。Apex 最主要的目的是尽可能快速地为用户提供最新的实用工具。
开源网址：
https://github.com/NVIDIA/apex
它通过一些例子向我们展示，不需要经过太多调整便可以直接运行工具——看来又是另一个针对高速旋转的好测试。
语言模型对比：
Github 开源中的例子基于语言建模任务训练了一个多层 RNN（Elman，GRU 或 LSTM）。该训练脚本默认使用 Wikitext-2 数据集。训练模型可以用来生成产生新文本的脚本。
我们其实并不关心测试的生成结果 - 我们主要想比较基于混合精度训练的 30 轮次（epochs）训练例子，以及同样批量大小却是不同设置的全精度训练（Full Precision）。
启用 fp16 就和运行代码时传递「—fp16」参数一样简单，APEX 可以在我们已经设置好的 PyTorch 环境上运行。综合来看，这似乎是个完美的选择。
以下是相关结果：
秒时间单位
性能比例：
结论
虽然在性能方面 RTX 卡要比 1080Ti 强大得多，尤其就小型网络而言，然而训练时间的差异并不如预期般的明显。
如果你决定尝试混合精度训练，我在这里给你提供几个重点提示：
更大批量：
在笔记本基准测试中，我们发现在 batch_size 方面有近乎 1.8 倍的提高，这与我们尝试过的所有 Resnet 示例结果保持一致。
速度比全精度训练更快：
我们以结果差距最大的 Resnet 101 为例（用的是 CIFAR-100 数据集），全精度训练在 2080Ti 上的花费时间是混合精度训练的 1.18 倍，在 2080Ti 上的花费时间是混合精度训练的 1.13 倍。即便是体积「较小」的 Resnet34 和 Resnet50，我们发现混合精度训练在训练期间存在小幅度的加速效果。
相同的精确值：
我们并未发现混合精度训练导致精确度下降的现象出现。
确保你使用最新版的 CUDA（>9）和 Nvidia 驱动程序。
这里需要强调的是，在测试期间，如果环境没更新好是无法运行代码的。
多多关注 fastai 和 Nvidia APEX
via https://hackernoon.com/rtx-2080ti-vs-gtx-1080ti-fastai-mixed-precision-training-comparisons-on-cifar-100-761d8f615d7f
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