※※この記事は2019/11/24の時点での話になります。
もうみんな知ってるのかもしれないと思いつつも。。。。
Google colabのGPUガチャについて
GPUのガチャがあるのはよく知られているかと思います。
詳しくは下記参照。
https://qiita.com/koshian2/items/d33edc963ed6cfcad77e
きっかけ
なんかいつもより早いなあっと思ってGPUを調べたら下記の通りP100が追加されてました。
GPU速度比較
早速ですが、訓練速度比較してみました。
使用したコードはGoogleSeedbankから適当に拾ってきたpix2pixのコード
https://research.google.com/seedbank/seed/pixpix_with_eager_execution
Seedbankについてはこちら。
https://qiita.com/tomo_makes/items/e5a309687f5054ba471f
epochは10に設定して、速度比較した結果がこちら。
| GPU | 計算時間/sec |
|---|---|
| K80 | 723.3 |
| T4 | 411.4 |
| P100 | 250.1 |
すごい早い。こりゃますますColabに依存してしまいますね。。。
GPUガチャ結果（30回）
ちなみに、どんな感じで配分されているか確認するために
30回ぐらい「すべてのランタイムリセット」→「nvidia-smi」を繰り返してみました。
| GPU | 回数 | 確率/% |
|---|---|---|
| K80 | 12 | 40 |
| T4 | 4 | 13.3 |
| P100 | 14 | 46.7 |
この感じだとK80と同じぐらいの確率っぽいですね。
※あまり使用頻度が高いとK80だけ割当られたりするので、
この結果はあくまで参考程度だと思います。
最後に
ガチャの回数が30回なのですが、実は100回ぐらいやろうと思ったのです。
ただ、途中で下記のような割り当て拒否にあってしまいました。。。
どんなもんか興味本位だったのですが、その日はもう進められないという悲惨な結果に。
皆様、GPUガチャは程々に！素晴らしいGoogleColabライフを！