tongchenkeji 发表于：2023-12-7 11:17:110次点击 已关注取消关注 关注 私信 函数计算显存和处理性能有关系？[阿里云] 暂停朗读为您朗读 用gpu处理，实际只用到2g的显存， 我用4g的gpu会比8g的gpu慢许多。函数计算显存和处理性能有关系？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 阿里云# GPU云服务器176# Serverless2886# 函数计算2686# 异构计算156
vohelonAM 2023-12-21 8:16:13 1 算力是取值为vGPU显存（GB）/16。例如，配置vGPU显存为5 GB，则vGPU最高可得5/16张卡算力 GPU实例包含以下实例规格，您可以根据业务需求选择不同配置的实例。https://help.aliyun.com/zh/fc/instance-types-and-instance-modes?spm=a2c6h.13066369.question.9.6c311efaDrKOrG#section-mfv-5fb-ehw
小LeeAM 2023-12-21 8:16:13 3 在函数计算中，GPU实例的显存大小确实会影响处理性能。通常情况下，更大的显存意味着能够处理更大规模的数据集和更复杂的模型。然而，如果你的实际需求只用到了较小的显存，那么使用更大显存的GPU实例可能不会带来明显的性能提升，反而会增加成本。
小周sirAM 2023-12-21 8:16:13 4 处理速度与显存大小之间的关系并不是线性的。虽然更大的显存在一定程度上可以提高处理性能，但是当显存使用率低于50%时，增加显存容量可能不会对性能产生显著影响。这是因为在处理过程中，并非所有的运算都需要大量的显存。例如，sigmoid函数这种element-wise的函数只需要申请一次显存，把所有的操作都变成in-place。 此外，模型的复杂性和并行计算的数量也会影响GPU的处理性能。更复杂的模型和更多的并行计算需要更多的显存和更高的处理能力。因此，如果你的模型并不需要大量的显存，那么使用更大显存的GPU并不一定会带来更好的性能。
@番茄酱脑袋、AM 2023-12-21 8:16:13 5 显存和算力是1:1的关系，选择了1/2显存，就会分配1/2算力。https://help.aliyun.com/zh/fc/instance-types-and-instance-modes?spm=a2c4g.11186623.0.0.76b771c22aRQIu#section-mfv-5fb-ehw用4g显存的gpu，会比8g显存的gpu，慢许多，这个不科学此回答整理自钉群“阿里函数计算官网客户”
算力是取值为vGPU显存（GB）/16。例如，配置vGPU显存为5 GB，则vGPU最高可得5/16张卡算力
GPU实例包含以下实例规格，您可以根据业务需求选择不同配置的实例。https://help.aliyun.com/zh/fc/instance-types-and-instance-modes?spm=a2c6h.13066369.question.9.6c311efaDrKOrG#section-mfv-5fb-ehw
是的，有关系。更大的显存会更大规模的处理。
在函数计算中，GPU实例的显存大小确实会影响处理性能。通常情况下，更大的显存意味着能够处理更大规模的数据集和更复杂的模型。然而，如果你的实际需求只用到了较小的显存，那么使用更大显存的GPU实例可能不会带来明显的性能提升，反而会增加成本。
处理速度与显存大小之间的关系并不是线性的。虽然更大的显存在一定程度上可以提高处理性能，但是当显存使用率低于50%时，增加显存容量可能不会对性能产生显著影响。这是因为在处理过程中，并非所有的运算都需要大量的显存。例如，sigmoid函数这种element-wise的函数只需要申请一次显存，把所有的操作都变成in-place。
此外，模型的复杂性和并行计算的数量也会影响GPU的处理性能。更复杂的模型和更多的并行计算需要更多的显存和更高的处理能力。因此，如果你的模型并不需要大量的显存，那么使用更大显存的GPU并不一定会带来更好的性能。
显存和算力是1:1的关系，选择了1/2显存，就会分配1/2算力。
https://help.aliyun.com/zh/fc/instance-types-and-instance-modes?spm=a2c4g.11186623.0.0.76b771c22aRQIu#section-mfv-5fb-ehw
用4g显存的gpu，会比8g显存的gpu，慢许多，这个不科学
此回答整理自钉群“阿里函数计算官网客户”