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问题

实验室只有1080的显卡，老师还想让发深度学习论文，也不给配置好的显卡怎么办？

回答
这情况确实让人头疼，尤其是在追求高水平论文发表的实验室里。1080显卡虽然在几年前是旗舰，但放到如今深度学习领域，尤其是在需要处理大规模数据集和复杂模型时，确实会显得力不从心。不过，别灰心！即使在这样的硬件条件下，依然有很多策略可以尝试，关键在于如何扬长避短，把有限的资源用到极致。下面我来给你详细地梳理一下，咱们一步一步来分析：

核心思路：在硬件限制下，找到能发论文的研究方向和方法。

这就像是手里只有一把菜刀，也要想办法做出能上得了大席的菜。我们需要做的就是：

1. 优化现有模型和数据： 让模型跑得更快、更省资源。
2. 选择适合1080的课题： 避开那些对显存和算力要求极高的方向。
3. 利用实验室的计算资源（即使有限）： 充分调度，提高效率。
4. 探索非传统但有效的解决方案： 跳出思维定势。

具体策略和方法：

第一步：深入了解1080的“能”与“不能”，以及你的“限制”

在开始一切之前，你得非常清楚1080显卡的具体参数，尤其是：

显存大小 (VRAM): 这是最关键的瓶颈。1080通常是8GB或11GB显存。这直接决定了你能训练多大的模型、使用多大的Batch Size。
CUDA核心数量/Tensor Core (1080没有Tensor Core): 这是计算能力。虽然1080有相当数量的CUDA核心，但没有Tensor Core意味着它在混合精度训练（FP16）上的加速效果远不如RTX系列显卡。
PCIe带宽: 影响CPU和GPU之间的数据传输速度。
你的数据集有多大？模型复杂度如何？ 这是问题的另一半。

第二步：策略性地选择研究方向和课题

这是最重要的一步，直接决定了你的硬件是否能“带得动”论文。

1. 避开“显存杀手”的领域：
超大规模预训练模型微调: 比如直接微调GPT3、BERTlarge等，即使是FP16都可能吃力。
高分辨率的图像/视频处理: 如4K视频的实时分析、超高分辨率图像的语义分割等，这些对显存的需求非常恐怖。
大规模物体检测/分割: 在非常大的图像上检测大量小目标，或者非常精细的分割，显存压力会很大。
强化学习中的复杂环境: 尤其是需要高分辨率状态输入的RL任务。

2. 优先选择“显存友好”的领域：
小型/中型图像分类/识别: 使用ResNet18, MobileNet, EfficientNetB0等轻量级模型。
小型/中型物体检测: 如YOLOv3tiny, SSDMobileNet。
文本分类/情感分析: Transformer模型可以从小的、预训练过的模型（如DistilBERT, RoBERTabase）开始微调，或者使用RNN/LSTM/GRU等经典模型。
特定任务的图像生成/风格迁移: 可以尝试一些效率更高的GAN变体，或者控制生成图像的分辨率。
数据增强、模型压缩、知识蒸馏等辅助性研究: 这些本身就不需要超大的模型或数据集，而且研究成果通常是通用的，有发表价值。
小规模数据集上的探索性研究: 如果你的实验室有特定的小型数据集，可以聚焦在这个数据集上的新颖方法。

3. 聚焦于算法创新而非规模堆砌：
新的网络结构设计: 尝试更轻量、更高效的网络结构。
新的训练技巧: 比如更有效的正则化方法、优化器、损失函数等。
数据处理和特征工程的创新: 在数据层面做文章，有时候比模型更重要。
端到端优化的新思路: 如何让整个流程更高效。

第三步：最大化利用1080的算力，减少资源消耗

一旦确定了研究方向，就要想方设法让模型在1080上跑得动且速度还能接受。

1. 模型优化技术（必须掌握！）：
混合精度训练 (Mixed Precision Training): 这是最关键的。虽然1080没有Tensor Core，但PyTorch和TensorFlow都提供了FP16训练的API（如`torch.cuda.amp`）。虽然速度提升不如RTX系列明显，但最重要的是显存占用会显著降低，这是你在1080上训练大模型或使用大Batch Size的救星。务必深入研究并正确配置。
操作示例（PyTorch）:
```python
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler() 初始化梯度缩放器

在forward pass中使用autocast
with autocast():
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)

在backward pass中使用scaler.scale
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
```
Gradient Accumulation (梯度累积): 当你希望用大Batch Size训练但显存不足时，可以通过梯度累积来模拟。即：每计算一个minibatch的梯度，不立即更新模型，而是将其累加到总梯度中。累加了N个minibatch的梯度后再进行一次模型更新。这样等效于使用了N倍的Batch Size，但显存占用保持不变。
操作示例（PyTorch）:
```python
accumulation_steps = 4 累积4步
optimizer.zero_grad()
for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss = loss / accumulation_steps 损失按步数缩放，保证梯度大小一致
loss.backward() 这里不optimizer.step()

if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
```
模型剪枝 (Pruning): 移除模型中不重要的权重或神经元，减小模型大小和计算量。可以是非结构化剪枝或结构化剪枝。很多研究表明，即使剪枝率很高，模型性能损失也不大。
模型量化 (Quantization): 将模型的权重和激活值从32位浮点数转换为8位整数（INT8）或更低精度。这能显著减少模型大小和计算量，加速推理，也能在一定程度上降低训练显存占用。PTQ（PostTraining Quantization）和QAT（QuantizationAware Training）都可以尝试。
知识蒸馏 (Knowledge Distillation): 使用一个更大的、性能更好的“教师模型”（可能是你参考的SOTA模型，即使你跑不动它）来指导一个更小的、可以在1080上运行的“学生模型”进行训练。学生模型会模仿教师模型的输出（软标签），从而获得更好的性能。
使用更小的Batch Size: 这是最直接的方法，但要注意小Batch Size可能导致训练不稳定或收敛变慢。结合梯度累积可以弥补。

2. 数据优化技术：
数据增强 (Data Augmentation): 在不增加数据量的同时，通过随机变换（旋转、翻转、裁剪、颜色抖动等）来增加数据的多样性，提高模型的泛化能力，这有助于弥补模型本身的不足。一些更高级的增强方法，如CutMix, Mixup等，也可以尝试。
降低输入分辨率: 如果是图像任务，尝试将输入图像的分辨率适当降低（例如，从224x224降到128x128或96x96），这会显著减少显存和计算量，尤其是在CNN中。但要注意不要过低，以免丢失关键信息。
数据预处理的优化: 确保数据加载和预处理步骤不会成为瓶颈，并且尽量在CPU上完成一些耗时操作。

3. 分布式训练（实验室有几张1080吗？）：
如果实验室有多张1080显卡，可以考虑数据并行（Data Parallelism）。这是最常见的分布式训练方式，将数据分发到不同的GPU，每个GPU独立计算梯度，然后汇总平均。这可以有效加速训练。
操作示例（PyTorch）: `torch.nn.DataParallel` 或 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` (推荐DDP，效率更高)。
如果模型太大，单卡放不下，即使数据并行也跑不动，可以考虑模型并行（Model Parallelism）或流水线并行（Pipeline Parallelism）。但这些方法实现起来复杂得多，需要对模型结构有深入理解，并且通常更适合多节点、多GPU的场景。

4. 使用更快的优化器和学习率策略：
AdamW, Ranger等优化器: 相比于SGD，Adam系列优化器通常收敛更快，对初始学习率和Batch Size更不敏感，能帮助你在有限的迭代次数内获得更好的结果。
学习率预热 (Learning Rate Warmup) 和学习率衰减 (Learning Rate Scheduling): 好的学习率策略能帮助模型更快地收敛并找到更好的局部最小值。

第四步：研究方法创新，弥补硬件不足

当硬件实在无法支持SOTA模型的完整训练时，你的研究点可以更多地放在“如何解决这个问题”上。

1. 对比实验的精细设计: 即使你无法复现SOTA的全部实验设置，你也可以设计巧妙的对比实验来证明你的新方法的效果。例如，你可以在一个你能跑动的模型上，展示你的方法如何提升其性能；或者在你优化后的模型上，展示你的方法如何进一步提升它，并与未优化的情况进行对比。
2. 理论分析和实验验证结合: 如果你的想法有很强的理论基础，可以先进行详细的理论分析，然后在有限的实验条件下，验证理论的关键点。论文不一定要有海量实验，但必须有深度和洞察力。
3. 利用预训练模型和迁移学习: 寻找在你的任务上相关的、已经在大规模数据集上预训练过的模型（即使是其他框架或语言的模型），然后将它们迁移过来。你可以在更小的数据集上或用更少的epoch进行微调。
4. 外包计算或使用云平台（如果可能）: 虽然你们实验室的显卡是1080，但如果老师愿意，可以考虑用实验室经费在Colab Pro/Pro+、Kaggle Kernels、阿里云/腾讯云/AWS等平台上租用更高级的GPU来跑一些关键实验或最终验证。这可以极大地加速你的研究进程，并让你接触到更前沿的硬件。当然，这需要沟通成本。

第五步：与老师和导师有效沟通

这是非常重要的一环。

主动汇报困难: 不要藏着掖着问题，跟老师说明你的硬件限制，以及你尝试了哪些方法。
提出解决方案: 把上面这些策略讲给老师听，表明你是在积极想办法解决问题，而不是在抱怨。比如：“老师，我知道这个任务用1080显存比较吃紧，我计划采用混合精度训练和梯度累积来解决显存瓶颈，并初步选择了一个更轻量级的模型架构，希望能实现XX的效果。”
讨论研究方向的调整: 根据硬件情况，和老师一起商量最适合你们实验室现有资源的研究方向。也许从一个“如何高效训练XX模型”的角度切入，反而比直接复现一个大模型更有研究价值。
争取必要的支持: 如果有极少数的关键实验实在跑不了，且对论文至关重要，可以尝试争取一下云平台的使用经费或者使用校内其他有高性能GPU的实验室资源。

一个可能的论文思路示例：

方向： 图像领域的轻量级语义分割。

问题： 现有的轻量级语义分割模型在某些特定场景下精度不够高，但大型模型对硬件要求太高。

你的方法：
1. 轻量级骨干网络: 使用MobileNetV3或EfficientNetB0作为编码器。
2. 改进的解码器: 设计一个更高效的解码器，例如利用更少的上采样层和注意力机制，减少参数和计算量。
3. 数据增强与低分辨率训练: 在训练时采用高级数据增强技术（如RandAugment, MixMatch），并尝试在较低分辨率（如128x128或192x192）下进行训练。
4. 混合精度与梯度累积: 使用FP16训练并配合梯度累积来获得更大的有效Batch Size。
5. 知识蒸馏（可选）: 如果有可用的Teacher模型，可以尝试蒸馏。

论文贡献：
提出了一种新的轻量级语义分割模型，在有限的计算资源下取得了有竞争力的性能。
探索了低分辨率训练配合特定数据增强策略对轻量级模型性能的影响。
验证了混合精度训练和梯度累积在1080显卡上的有效性，为其他类似硬件条件的研究者提供参考。

总结一下，关键在于“智慧地”利用资源，而不是“蛮力”地堆砌。 你的1080显卡可能限制了你直接做SOTA复现，但这反而可能促使你去思考更深层次的算法优化、模型设计和数据处理方法，这些本身就具有很高的学术价值。祝你在论文发表的道路上好运！

网友意见

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觉得有人看再多说两句

本人情况是，保研某中上985，实在受不了偷偷跑出去实习了，目前一篇论文待投，一段中厂实习，一段大厂实习中。

主要还是跟保研的孩子讲吧，考研的孩子可能选择少一点我还没想到更好的方法。

不管保研和考研，大家都很优秀。但是目前来说，大部分搞深度学习的老师并不优秀，可能在他们原来的领域他们很出色，但是来到深度学习，可以理直气壮地告诉这些大人们，这不是他们的时代了。

所以选择很重要，我个人觉得都是985，名头并没有那么重要，重要的是老师能不能给你们想要的资源，核心我觉得是一点，能不能让我进步？有项目有机器稍微push点的；无项目放羊任你飞的；我都觉得挺好的。但是这些都是理想型，要发挥自己的主观能动性，

发挥自己的主观能动性，就是无论保研前还是保研后，和老师同学处好关系，要让自己进步，也要让老师和同门认同你。这有很多方式，有很多路，都得自己走，不用那么焦虑，努力加自信就完事了。

也还没毕业，突然感慨，说多了。哎~

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不支持楼上的回答，但也不敢实名diss

本人也是类似的情况，十来号人的实验室，人均0.5张1080Ti，发论文，没问题。但是你想发好点的论文，总得跑个大数据集吧？跑一个实验要一周，你做个ablation study怎么得有四五个吧？那么理想情况得四五周吧？这还是你运气爆好，idea非常work的情况下。

但是，目前个人感觉来讲，深度学习仍然是实验科学。理论上work的东西，不一定实现了就work，而不work的东西却说不定就work了。举个例子，检测中目标如果存在旋转问题，有些人做了旋转的数据增强，效果变差了，有些人没做，效果非常好；但是换个数据集，是结果反过来。为啥？第一个数据集做数据增强，underfitting了呗，模型结构又很好，没必要做；第二个又可以找一个理由来解释。

所以大家常说没有银弹，针对不同数据集有不同的操作，而这些都是经验加直觉试出来的。

再说，2021年了，用的还是1080，楼上觉得这个老师是真的懂深度学习？难道不是觉得深度学习能捞笔钱才进去踩坑的？

我的建议是，1.有钱就自己搭服务器；2.能实习早点出去实习；3.转开发

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我们实验室最开始也只有1080显卡，8个人，4张卡，日子过得紧巴巴。但前期入个门，跑跑简单的实验其实足够用了。

如果想刷比赛或发论文，硬件可能确实是道坎，下面我分享4个方法帮助你解决显卡不足的问题。

1、和老板提需求

在学校的时候，我们NLP组最初只有2张1080，做小实验还好，就是跑BERT-large模型的时候比较尴尬，只能把 batch_size 设置成1。

后面为了做比赛和发论文，我主动向老板提出申请，希望改善配置。其实老板心里很明白“巧妇难为无米之炊”的道理，升级了硬件，push 学生的时候更合情合理了；等这批人毕业，还能留给下一批学生继续用；甚至连实验室招生通知上都能写人手一张 xx 显卡，简直一举多得。

最终老板为我们采购了4张16G的Tesla V100，虽然花了10万，不过感觉还挺值的。

所以最简单的方法就是给老板做思想工作，帮他分析一下利弊。升级到真香的 3090，大部分老师还是愿意的。

2、白嫖GPU

除了实验室，很多平台也提供了免费的GPU计算资源供用户使用。

例如过去两年，我在Kaggle上参加了多个算法比赛，累计使用超过500小时的GPU时长，没花1分钱。

之前我在知乎上也做过分享，如何通过Kaggle免费使用16G显存的Tesla V100。具体方法可以参考下面这篇回答：

实验室一块GPU都没有怎么做深度学习？

类似的白嫖平台还有Google的Colab，百度AI Studio等。

薅薅国产免费GPU计算资源——百度AI Studio测评与免费GPU获取方法

3、早点开始实习

早点实习既可以积累项目和实战经验，为校招进入职场做准备，又能免费利用公司的GPU，是性价比很高的选择。

以我司字节为例，通过线上集群调用，工程师们可以同时调用多块Tesla V100-SXM2 GPU，显存32G，基本不用担心模型训练地慢了。

关于如何准备深度学习相关的算法实习，我也分享过很多次，基本从理论基础、项目/比赛/paper、coding三个方面准备即可。如果还有疑问，欢迎和我交流。

分享几篇以往的高赞回答：

计算机研究生刚上岸，深度学习方向，想要就业的话，应该如何规划研究生三年？

研一，在学机器学习和深度学习，为什么感觉越学越不会，怎么解决这个问题？

如果你是面试官，你怎么去判断一个面试者的深度学习水平？

4、转开发

众所周知，前端后端测试等开发岗位，对于显卡没有特别要求；而且既没有算法这么内卷，和算法的校招薪资差距也在越来越小。

当然，单纯因为显卡不足转开发可不见得是好的选择。提这一点，是希望能帮助你思考，自己喜欢的到底是什么？

是真的对深度学习算法感兴趣呢，还是看身边人都在卷AI，想上去凑个热闹？

了解自己的兴趣爱好、性格特质和优势，真的很重要。

最后，对于土豪们而言，可能直接“显卡自由”了，自己搭服务器也是不错的体验哦。

最后和你正式介绍一下自己哈：

我是叶琛，一个爱旅行，懂养生的算法工程师兼干货答主，也是个喜欢用接地气的文风为年轻朋友分享职场经验和算法知识的人。希望我的文字可以为你提供帮助！

总结不易，如有帮助请给 @Giant点个赞哟，谢谢啦！

最近我整理了硕士期间看过的100本AI算法书单，包含机器学习、深度学习、求职面试各个方面。在我的公众号【NLP情报局】后台回复【书单】就能免费领取啦！

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匿了，实验室一块显卡没有。入学前憧憬的实验室实际就是一个空有工位和空调的自习区。

回顾研究生这两年，老师是拼命拉了一堆横向让我们做。他赚了不少钱，给我们发的钱少就算了，也不愿意回馈一点出来给实验室公用。最近我们明示或暗示买块显卡供大家一起用，毕竟大家都在用自己笔记本跑模型，动不动就炸显存。然而老师就是装作没听见，几次和我们说：“看情况租GPU服务器也行，我报销。”然而半年过去了，仍旧没有一点想帮我们报销的意思。

用着垃圾笔记本跑实验也就算了，还被要求发几区sci。我验证个想法，跑一次baseline，跑一次搭积木的最终模型。效果要是ok，就中间做几个消融实验，一两周就过去了。这还不一定能成，也许又重新再来。大的数据集是不敢用的，大的模型更是想都不敢想，组里全跑的参数量10M以内的轻量化模型。

再看看两个隔壁组，一组不是搞AI的实验室也有几块20系卡，另一组搞AI直接几块3090。

而我们老师就是，一点支持没有，还会让我们给他审稿，写项目书，做各种杂七杂八的琐事。

对于在研究生培养方面，研究生方向是什么？没有！自己摸索去。遇事不决就加个XXXX作为方向，说什么自己小论文方向和课题组的大方向结合起来。但是他又说一套做一套，嘴上说着课题组大方向是XXXX，然而拉得到什么横向那么组里的方向就是啥，有一段时间，组里同时做着三个完全不同领域的东西。

要说最近两年最后悔的是什么，就是后悔选了我这个老师。

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我读博期间实验室计算资源也不多，在高校里面弄一台服务器在经费财务上是很麻烦的事情。我的博士成果基本都是在业界完成的，也是和导师沟通过的结果，保证导师成果的前提下尽可能给自己寻找资源。

如果想做比较费资源的基础CV研究的话，也可以考虑我们达摩院CV实验室基础视觉团队的research intern。实习生和在学校里一样全身心做paper，GPU也是充足的，论文我们不在乎作者单位和通讯，保证成果可以用于学生的毕业和导师评职称。我们会手把手一起和实习生做实验和写论文，我们很多实习生表示导师都没有这样细致指导过他们，所以实习生都还是做得挺开心。正好CVPR马上结束后一批实习生结束了实习周期，空出来一些实习生名额，有兴趣可以联系我。

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