深度学习模型与GPU加速：RNN与LSTM的对比研究

引言

循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）是处理量化金融、风险管理等时序数据的关键深度学习模型。然而，尽管它们在理论上的优势，RNN在GPU上的加速效果并未达到预期。本文将基于TensorFlow平台，对英伟达Tesla P100（Pascal架构）和V100（Volta架构）GPU在加速RNN与LSTM模型时的表现进行对比分析。

RNN与LSTM基础

• RNN结构：RNN通过循环机制学习时序依赖性，其输出不仅取决于当前输入，还依赖于内部存储的前一状态。
• LSTM改进：为解决RNN难以学习长期依赖的问题，LSTM引入了输入门、遗忘门、输出门和记忆单元，以更有效地捕捉长期依赖关系。

硬件对比

• GPU性能指标：V100相较于P100在性能上有所提升，尤其是Tensor Cores功能，支持半精度计算，加速了矩阵乘法运算。
• 测试环境：在V100上使用了半精度（FP16）FLOPs进行测试，P100上使用的是FP16 FLOPs，而V100则利用了其Tensor Cores进行混合精度运算。

TensorFlow应用

• 模型部署：TensorFlow作为深度学习框架，允许模型在多种硬件平台上运行，包括台式机、服务器及移动设备，支持CPU与GPU的高效协同。
• 半精度支持：自TensorFlow 1.4版本起，支持半精度数据类型，优化了与V100 Tensor Cores的兼容性。

基准测试与性能评估

• 模型架构：采用单隐藏层网络，隐藏层单元数量作为测试变量。
• 性能度量：通过重复执行训练和推断过程，记录运行时间，直至达到预设误差阈值。
• GPU加速比：V100相较于P100在FP16训练模式下的加速比为2.05倍，在推断模式下为1.72倍，但远低于预期性能。

结论

研究发现，尽管V100在硬件层面提供了显著的加速潜力，但由于RNN与LSTM模型在处理时序数据时对矩阵运算的依赖程度较低，未能充分挖掘V100中Tensor Cores的高效计算能力。因此，虽然V100相比P100在总体性能上有显著提升，但对于特定的深度学习任务如RNN与LSTM来说，性能提升幅度有限。

参考链接

原文出处：深度学习GPU基准测试：NVIDIA P100 vs V100 GPU