在先前的实验过程中，使用了腾讯云提供的nvidia T4GPU，尽管其性能较博主的笔记本有了极大提升，但总感觉仍有些美中不足，因此本次博主租赁了nvidia V100 GPU，看看它的性能表现如何。
和先前一样，只需要将服务器使用xshell连接我们就可以使用了。我们首先看下其配置情况：
可以看到，其GPU显存达到了32G，先前博主查询V100的显存仅为16G的，这可当真是意外之喜。
然后便是老生常谈的环境部署过程了：
创建虚拟环境：
conda create -n yolo python=3.8
此时报错：
NoWritableEnvsDirError: No writeable envs directories configured.
- /home/ubuntu/.conda/envs
- /usr/local/miniconda3/envs
这是没有写入权限造成的，修改一下：
sudo chmod a+w .conda
再次创建环境：成功。随后激活yolo环境
source activate yolo
然后安装pytorch及其依赖
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
其他依赖包
pip install matplotlib
pip install scipy
pip install tensorboard
pip install tqdm
pip install opencv-python
当然这里可以一次性使用以下命令全部安装：
pip install matplotlib,scipy,tensorboard,tqdm,opencv-python
随后我们使用pycharm连接服务器。
然后便可以开始训练了，设置batch-size=32,epoch为400，此时GPU使用情况如下：
当我们将batch-size调整为48时，在训练过程中，其会保存一些数据，此时便存在显存溢出的风险了。
警告：
根据实验，将batch-size设置为32依旧会爆显存，因此将其设置为24，其实在监控中可以发现，GPU可能只是在一瞬间对显存需求较大，从而造成爆显存问题，如我们在训练完第一轮后保留一些梯度信息，模型信息时会对显存需求激增，从而出错。
最终本次实验设置batch-size=24，epoch=400
实验环境：
GPU为 NVIDIA Tesla V100,显存32G
CPU为Intel® Xeon® Gold 6133 CPU @ 2.50GHz
下图是CPU配置信息，使用cat /proc/cpuinfo即可查询
使用下面命令查询cpu信息，可知该服务器上由8个CPU，每个CPU有8个核心，每个核心为8线程。共8×8×8=512个线程
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ grep 'processor' /proc/cpuinfo | wc -l
8
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ grep 'physical id' /proc/cpuinfo
physical id : 0
physical id : 0
physical id : 0
physical id : 0
physical id : 0
physical id : 0
physical id : 0
physical id : 0
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u |wc -l
8
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ grep 'processor' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l
8
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$
历时28个小时，epoch=400，batch-size=24。
在本次运行完成后，竟然惊奇的发现较先前有了很大进步，而且在运行时也发现其loss依旧还有下降的趋势，因此决定在此基础上再次迭代200次并进行观测结果。
如此看来进行简单原因分析，首先说较先前训练轮数增加了，此外batch-size也增大了。可能便是此使其产生变化。
