torch框架训练提升GPU利用率

最新推荐文章于 2024-12-27 09:25:11 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/adminzyp/article/details/108873726
本文深入探讨了GPU内存计算的原理与实践，包括num_worker_pin_memory的使用，以及如何有效地管理和优化GPU内存，为GPU资源有限的开发者提供了宝贵的经验和技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/qq_32998593/article/details/92849585(numworker pinmemory)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973(GPU内存计算)

真是节省了我这种小白很多时间,谢谢这篇文章

adminzyp
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流水线并行:最大化GPU利用率
AI天才研究院
04-26 479
流水线并行:最大化GPU利用率 1.背景介绍 1.1 GPU并行计算的重要性 在当今的科技发展中,GPU(图形处理器)已经不仅仅局限于图形渲染和游戏领域,它强大的并行计算能力也被广泛应用于深度学习、科学计算、金融分析等诸多领域。随着算力需
使用GPU训练大神经网络之 显存控制策略与提升
silent56_th的博客
05-21 7508
本文是“[PPoPP18] SuperNeurons:Dynamic GPU Memory Management for Training Deep Neural Networks”的论文阅读笔记，论文、talk视频PPT等详见作者主页：https://linnanwang.github.io/ 参考资料： https://linnanwang.github.io/ How to Optim...
【模型训练】提高pytorch训练时GPU利用率
weixin_44984705的博客
12-29 2132
深度学习模型训练过程经常看到GPU利用效率不高，以下是一些提高GPU利用率常用的方式。对于提高GPU利用率能有一定帮助，但要提高到100%比较难，毕竟GPU利用率低本质上是因为GPU与CPU通讯等原因，导致GPU 在程序运行的某些时间处在空闲状态,没有被充分利用起来。
pytorch中提高GPU显存利用率方法
qq_69854365的博客
03-06 1855
在torch框架下，GPU显存的合理利用方式。
训练时第二个step loss特别大_python多线程预读取数据，提高GPU利用率，训练效率可提升30%！...
weixin_39606638的博客
11-20 184
在使用pytorch训练网络时，有没有想提高GPU利用率，加快网络训练的同学啊？GPU利用率不高，很多都是因为单线程的模式：数据读取->模型训练。数据读取是在CPU上进行，如果在此阶段进行图片预处理的步骤较多，那么GPU就只能等了，导致利用率上不去。So~，可以使用多线程的方法来预读取数据，保证数据每时每刻都已经读取完毕，放在了内存当中，等待模型训练。(如果数据量小，内存足够的话，也可以全部...
pytorch 提高GPU利用率 TensorFlow可参考
唐人的博客
02-04 531
torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True) 将num_workers调大，尽量大，多进程调用 .
GPU利用率背后的性能真相
OneFlow深度学习框架
08-27 5706
一般而言，机器学习团队理解GPU使用情况的常见度量标准是GPU利用率，通常通过在终端中运行nvidia-smi来查看。许多集成的可观测性工具也将GPU利用率作为其主要性能指标进行跟踪。然而，AI Infra团队Trainy在实操中发现，GPU利用率并不总是理解GPU性能的最佳指标。实际上，在不做任何计算的情况下读取/写入内存，就可达到100%的GPU利用率！本文作者Roanak Baviskar在...
深度学习pytorch训练时候为什么GPU占比很低？
CDA_Happy的博客
12-27 2348
在深度学习领域，GPU的使用几乎是标配。然而，很多初学者在使用PyTorch进行模型训练时，经常会发现GPU的利用率并不高，这让人感到困惑。本文将深入探讨这一现象的原因，并提供一些解决方案，帮助你充分利用GPU资源，提高训练效率。
CUDA加速UNet训练法：GPU利用率提升实战技巧
[CUDA加速UNet训练法：GPU利用率提升实战技巧](http://highload.guide/blog/uploads/images_code-profiling-nix/Image27.png) # 摘要 本文全面探讨了CUDA在加速UNet网络训练方面的应用，首先介绍了CUDA架构和GPU...
yolo训练gpu利用率低
最新发布
04-03
嗯，用户问的是如何提高YOLO训练时GPU利用率低的问题，需要找出原因和解决方案。首先，我得回忆一下常见的导致GPU利用率低的原因。可能包括数据加载瓶颈、模型结构问题、训练参数配置不当，或者硬件本身的限制。 ...
ServingAgent:一个简单的中间件，可以提高GPU的利用率，然后加快在线推理的速度
05-21
服务代理 中间件的服务模型用来加快网上推断。 什么是服务代理 Serving Agent被设计为在Web服务器和模型服务器之间进行模型服务的中间件，以帮助服务器提高GPU利用率并加速在线推理。 对于具有机器学习模型的服务，来自客户端的请求通常是流式的。 为了利用GPU的并行计算能力，我们通常导入一个消息队列/消息代理来缓存来自Web服务器的请求，然后使用模型服务器进行批处理（下图显示了体系结构）。 服务代理封装了详细操作，例如序列化请求数据，与消息队列（redis）和反序列化进行通信等等。 借助Serving Agent，可以很容易地使用服务器代码来构建可扩展的服务。 变更日志 安装 使用pip安装ServingAgent，这需要Python> = 3.5 ： pip install serving_agent 发展您的服务 定义一个模型，例如 。 predict函数接受一批输入。
PyTorch GPU 利用率低？常见原因分析及优化
热门推荐
idol24的博客
07-16 2万+
前言GPU 利用率低，严重浪费 GPU 资源的问题，经过对一些实例分析后，总结这篇文档，希望能对使用 GPU 的同学有些帮助。转载自 腾讯技术工程一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。二...
pytorch+提高GPU利用率（即加快一轮训练时间）亲测有效
qq_40287633的博客
07-28 3556
torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True) num_workers=8：设置线程数 pin_me
提高pytorch在GPU上训练、测试效率的一些实用经验
S20144144的博客
11-21 2637
提高pytorch在GPU上训练、测试效率的一些实用经验 1、测试时out of memory可能是因为未设置no_grad： with torch.no_grad(): for data, label in test_loader: 2、用watch nvidia-smi命令查看GPU利用率时发现利用率一会儿为100%，一会儿为0%，高低跳动不定，可以在dataloader中设置num...
配置GPU版本的pytorch和torchvision，初学GPU版本torch踩坑
aaatomaaa的博客
06-17 6199
cuda,gpu，torch,pytorch,torchvision，基本网络搭建。
pytorch GPU 计算比 CPU 还慢的可能原因
weixin_44590417的博客
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Pytorch DDP原理及配置[最大限度提高GPU利用率]
爱在深秋
10-27 2454
pytorch在单机多卡，多机多卡之间已经做了进一步的优化，最早之前可以使用net = torch.nn.DataParallel(net.cuda(), device_ids=range(torch.cuda.device_count()))来使用多显卡加速运行，但是会受到python GIL锁的限制，导致对CPU的使用率不高，进而导致多显卡之间的协调不足，出现利用率较低的情况。为了解决这个微博替，需要将原来的代码进行说为的修改，使用DDP的方式提高多卡的利用率。
记录安装torchtext会自动更新pytorch版本导致gpu加速失效问题
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04-29 4419
安装torchtext导致torch版本自动更新，无法用gpu进行加速
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