内存的性能指标(内存条的主要性能指标有哪些)
,也称内存储器和主存储器,作为服务器重要组成部件之一,在深度学习进程中同样扮演重要角色。今天,小编就与大家一起,共同探寻深度学习服务器中内存的选择技巧。
内存的作用
内存最重要功能便是用于暂时存放处理器中的运算数据,以及与硬盘等外部储存器交换的数据,是外界与存处理器进行沟通的桥梁。
只要服务器处于运行状态,处理器就会把需要运算的数据调到内存中进行运算,当运算完成后处理器再将结果传送出来,因此内存的性能对服务器整体性能影响非常大。
那么,我们到底该如何进行内存选择呢?
内存容量
基于我们正常认知,内存一定要选大容量。这没有错,但为什么要选大容量内存?到底该选多大内存呢?
策略一:基于显存,大于显存
内存大小会影响到深度学习性能,GPU工作需要有足够内存进行配合。这边,小编建议大家在进行内存选择时,内存容量需大于显存,最好能够达到显存的2倍。比如说,如果你配备了8张40GB显存的NVIDIA A100,那你至少应该有320GB的内存容量,并且最好能够达到640GB。
策略二:基于内心,越大越好
心理学告诉我们,专注是一种随着时间推移而耗尽的资源。内存是为数不多的硬件之一,更大的额外内存可以让您不浪费专注的精力,从而更加聚焦于解决困难的算法问题。有了更大容量内存你就可以有效避开内存瓶颈,为更为紧急的问题节约时间,提升效率。
所以,在资金预算充足情况下,增加额外内存容量是一个非常好的选择。
频率
内存频率是影响内存性能的另一重要指标,内存频率代表着内存可以在什么样的频率下稳定工作,而我们需要注意的问题便是"稳定"。
如果我们因为预算不足而购买了2933MHz的内存产品,通过超频操作,也可以将频率提升到3200MHz,但在超频状态下,内存是无法保证正常稳定运行的。也就是说,如果进行了超频,虽然可以提升一定的性能,但是稳定性自然没有默认状态高。
同时,如果你的CPU和主板并不支持高的频率,内存的频率再高,也只能够在低频率模式下运行,如果强行使用高频率的话,那么只会导致黑屏无法开机,所以大概在选择高频内存的时候,也要看CPU和主板是否兼容更高频率的内存。