透過NVIDIA GPU加速PhysicsAI訓練，提升4倍效率的秘密

重點整理

1.硬體與驅動程式的檢查

       在設定GPU環境之前，首先要檢查硬體是否支援CUDA的NVIDIA顯卡，可透過NVIDIA控制面板中的「系統資訊」查看是否支援CUDA運算，或是從官方網站查詢。

 

2.CUDA工具包與cuDNN的安裝

       CUDA Toolkit是NVIDIA GPU加速應用程式的基礎，我們建議安裝11.8版本的Toolkit來確保與現有軟體的相容性。安裝之前先檢查驅動程式版本是否符合要求，例如版本需要在452.39以上。另外要留意CUDA Toolkit的安裝路徑，並確認環境變數中已正確設定CUDA_PATH。

 

3.安裝cuDNN

       使用免安裝版的cuDNN，將bin、include、lib資料夾複製至CUDA的安裝路徑中。

 

4.GPU與CPU性能比較

       完成設定後，我們就可以進行實際測試，將CPU與GPU分別進行訓練，以完成所耗時間來比較。當測試模型執行訓練時，CPU 佔用55 分鐘，而使用GPU 只需13 分鐘，效率提升了4.1 倍。使用GPU 時會增加些許記憶體佔用，但這樣的成本完全值得，顯著減少整個訓練所需的時間。

結 論

       透過設定正確的NVIDIA CUDA和相關工具，我們能夠有效地利用NVIDIA GPU 加速PhysicsAI 的模型訓練過程。即使是一般規格的遊戲筆電，使用獨立GPU也能大幅減少訓練時間，進而提高工作效率。