[发明专利]一种人脸识别深度学习训练平台的优化方法及系统在审
| 申请号： | 201810819416.4 | 申请日： | 2018-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN109062692A | 公开（公告）日： | 2018-12-21 |
| 发明（设计）人： | 王鹏飞 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 张涛 |
| 地址： | 450018 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸识别深度学习训练平台的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：运行预定人脸识别模型；测试CPU的使用情况；测试磁盘数据的读写情况和IOPS情况；测试GPU显存带宽使用率和GPU显存核心使用率；测试根据运行的GPU卡的数量抓取的GPU使用情况；根据全部所述测试的测试结果，对预定平台的配置、部件参数及其部件连接关系进行优化。本发明还公开了一种深度学习训练平台的优化系统。本发明解决了现有技术中单纯依靠堆积硬件并且在通用服务器上一味改变配置而导致的性价比低，浪费成本限制性能提升等问题，最终节约了成本、有效提高了训练速度、训练稳定性以及生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸识别 学习训练 测试 显存 优化 抓取 部件连接关系 带宽使用率 通用服务器 部件参数 测试磁盘 生产效率 性能提升 优化系统 使用率 读写 配置 堆积 节约 | ||
【主权项】：
1.一种人脸识别深度学习训练平台的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：运行预定人脸识别模型；测试CPU的使用情况；测试磁盘数据的读写情况和IOPS情况；测试GPU显存带宽使用率和所述GPU显存核心使用率；测试根据运行的所述GPU卡的数量抓取的所述GPU使用情况；根据全部所述测试的测试结果，对预定平台的配置、部件参数及其部件连接关系进行优化。
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