MK
вопрос в тему, а если добавить еще одну видеокарту catboost будет память обеих использовать?
Size: a a a
2019 May 14
MK
а как это реализовано? насколько я понимаю из коробки нельзя так делать, память не шарится между видеокартами, или я не прав?
AB
Коллеги, а использование CalcModelPrediction в C++ аппликаторе дает ли выигрыш в производительности по сравнению с многократным использованием CalcModelPredictionSingle? Насколько серьезный?
SK
Сильный
VE
Коллеги, а использование CalcModelPrediction в C++ аппликаторе дает ли выигрыш в производительности по сравнению с многократным использованием CalcModelPredictionSingle? Насколько серьезный?
В несколько раз быстрее
VE
а как это реализовано? насколько я понимаю из коробки нельзя так делать, память не шарится между видеокартами, или я не прав?
Наш GPU изначально распределеный, умеет шардировать либо по сэмпл и, либо по фичам
MK
Наш GPU изначально распределеный, умеет шардировать либо по сэмпл и, либо по фичам
ok, спасибо
VE
В нужных местах редьюсы / бродкасты данных
AB
Спасибочки
2019 May 15
AV
Здравствуйте, как можно преодолеть ошибку про обучении catboostregressor(task_type = "GPU")
AV
CatboostError: c:/goagent/pipelines/buildmaster/catboost.git/catboost/cuda/methods/tree_ctr_memory_usage_estimator.h:133: Error: not enough memory for tree-ctrs: 411.4262981 MB available, need at least 622.794009 MB
AD
max_ctr_complexity=1
AV
Хм, в датасети только 2 категориальных признаков
AD
не помогло?
AV
Помогло, но судя по описанию этого параметра он влияет на перебор комбинаций категориальных признаков, а если их только 2
AD
еще бывают комбинации катфича + бинфичи из флотных
AV
В описании этого не увидел
AD
добавим!
AV
Если не cpu то этой ошибки не наблюдается по памяти