deep-learning - 为什么 tensorflow 代码占用高 GPU 内存和低 GPU-util 计算，而加密挖掘占用低内存使用和高计算？

首页 > 解决方案 > 为什么 tensorflow 代码占用高 GPU 内存和低 GPU-util 计算，而加密挖掘占用低内存使用和高计算？

问题描述

我刚买了GTX显卡。nvidia-smi 是一个方便的命令以获取详细信息。当我执行机器学习代码和 tensorflow GPU 详细信息显示它使用高内存（7000/8000）和低计算 utils 5%，低电力 40w/180w。当我进行加密挖掘时，内存使用率低（2000/8000），计算利用率高 99%，电力高 140w/180w。这背后的原因是什么。它与GPU架构有关吗？

标签： deep-learninggpublockchainminingcryptocurrency

deep-learning - 为什么 tensorflow 代码占用高 GPU 内存和低 GPU-util 计算，而加密挖掘占用低内存使用和高计算？

问题描述

解决方案

推荐阅读