train_mnist.pyの実行に時間がかかりすぎる

Question

機械学習を始めたいと思い環境構築をしました。
-g 0でgpuの使用を明示しているにもかかわらずtrain_mnist.pyの実行に900秒程度かかってしまいます。
原因を教えていただけないでしょうか。

C:\ProgramData\chainer-7.8.0>python examples\mnist\train_mnist.py -g 0 -b 1500
Device: @cupy:0
# unit: 1000
# Minibatch-size: 1500
# epoch: 20

epoch       main/loss   validation/main/loss  main/accuracy  validation/main/accuracy  elapsed_time
0                       2.3265                               0.0515714                 859.228
1           0.48032     0.195589              0.869167       0.940667                  860.161
2           0.158492    0.125621              0.95365        0.962619                  860.815
3           0.0999118   0.0941944             0.9707         0.971667                  861.457
4           0.0695111   0.0802495             0.9795         0.975                     862.085
5           0.0499488   0.0681796             0.9854         0.978429                  862.724
6           0.0368966   0.065861              0.989734       0.978809                  863.368
7           0.027187    0.062145              0.9928         0.980667                  863.999
8           0.0194825   0.0647975             0.99555        0.979571                  864.637
9           0.0157894   0.062429              0.9962         0.980381                  865.289
10          0.0118151   0.0614116             0.997266       0.981286                  865.909
11          0.00973346  0.0638975             0.9978         0.98081                   866.538
12          0.00625662  0.0583647             0.999066       0.983762                  867.156
13          0.00362722  0.0605896             0.999716       0.982714                  867.785
14          0.00320617  0.062173              0.9996         0.981809                  868.413
15          0.00237801  0.0629674             0.999917       0.982428                  869.046
16          0.00166276  0.0621309             0.99995        0.98319                   869.684
17          0.00120913  0.0647811             1              0.982619                  870.355
18          0.000988056  0.0649959             1              0.982714                  871
19          0.000849792  0.0659892             1              0.983                     871.634
20          0.000712159  0.0670029             1              0.982381                  872.268

以下、実行環境

CPU:Corei7-10700
GPU:GeForce RTX 3070
メモリ:DDR4 3200MHz 16GB

>>> chainer.print_runtime_info()
Platform: Windows-10-10.0.19041-SP0
Chainer: 7.8.0
ChainerX: Not Available
NumPy: 1.20.1
CuPy:
  CuPy Version          : 7.7.0
  CUDA Root             : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
  CUDA Build Version    : 10010
  CUDA Driver Version   : 11040
  CUDA Runtime Version  : 10010
  cuBLAS Version        : 10100
  cuFFT Version         : 10010
  cuRAND Version        : 10010
  cuSOLVER Version      : (10, 1, 0)
  cuSPARSE Version      : 10010
  NVRTC Version         : (10, 1)
  cuDNN Build Version   : 7605
  cuDNN Version         : 7605
  NCCL Build Version    : None
  NCCL Runtime Version  : None
  CUB Version           : None
  cuTENSOR Version      : None
iDeep: Not Available

Answer 1

GPU:GeForce RTX 3070

CUDA Root : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

CUDA, cuDNN, ドライバのバージョンを、
cuDNN Support Matrix
でAmpere architecture(GeForce RTX 30)対応と書かれてるものに合わせたら、直ると思います

TensorFlowでは、それで直ってますので
tensorflow-GPUのGPU認識に時間がかかる
Anaconda上のTensorflow GPU版を使うとき、処理の初期化の時間が長すぎる

Comments

[soychance]

まさしくその通りでした！
結果的にはcuda11.0を入れなおしてうまくいきました！
本当にありがとうございました！