第 170 題(共 548 題)
某製造業團隊建立瑕疵偵測模型時,使用單張約20MB的高解析度工業影像作為訓練資料,並將所有影像儲存於NAS(Network Attached Storage)中。訓練時透過PyTorch搭配CNN模型於GPU上進行,工程師觀察到GPU使用率僅約20%至30%,整體訓練時間耗費數日。根據上述情境,造成GPU利用率偏低的最可能原因為何?
解析
20MB 高解析影像從 NAS 網路載入產生 I/O 瓶頸,GPU 大部分時間在等待資料而非計算。
正確答案:C. 高解析影像從NAS載入產生I/O(Input/Output)瓶頸,導致GPU等待