torch框架训练提升GPU利用率

最新推荐文章于 2024-08-27 08:03:51 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-27 08:03:51 发布 · 434 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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。

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
关注
企业AI中台资源调度系统设计：AI应用架构师的6大策略，提升GPU利用率至85%
AI 原生应用开发的博客
07-30 1067
企业AI中台作为承载AI模型训练、推理、部署全生命周期的核心平台，其资源调度系统是决定GPU利用率的“心脏”。任务多样性与资源刚性分配的矛盾AI任务类型繁杂：大模型训练（千亿参数，需多卡联动）、实时推理（毫秒级延迟，需独占资源）、批量推理（高吞吐，可弹性伸缩）、科研探索（资源需求波动大）。传统静态分配方式（如“一个任务绑定一张卡”）导致资源“旱涝不均”——推理任务闲时GPU空转，训练任务高峰期卡脖子。算力需求波动与资源弹性不足的矛盾。
AI应用架构师如何优化模型训练的GPU资源利用率？
最新发布
AI天才研究院
08-03 917
场景核心瓶颈推荐技巧小模型（ResNet-18）数据加载、小batch优化DataLoader、增大batch size、算子融合中模型（BERT-base）显存、算力混合精度、梯度累加、数据并行大模型（GPT-3）显存、模型大小张量并行、流水线并行、激活值重计算超大数据集（ImageNet）数据加载、训练速度数据并行、优化DataLoader、动态batch sizeGPU优化的本质是平衡显存和算力：既要让显存尽可能摆满，又要让算力一直工作。优化的步骤是。
【模型训练】提高pytorch训练时GPU利用率
weixin_44984705的博客
12-29 2588
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 2042
在torch框架下，GPU显存的合理利用方式。
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 7651
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...
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
11-20 204
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
02-04 551
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 .
mmlab提高GPU利用率
lh_lyh的博客
06-16 553
提高gpu利用率
GPU利用率背后的性能真相
OneFlow深度学习框架
08-27 5960
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...
流水线并行:最大化GPU利用率
AI天才研究院
04-26 608
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
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 3579
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
pytorch 提高gpu利用率
ARYAD的博客
04-08 7266
pytorch跑Unet代码，gpu利用率在0%-20%闪现，主要问题是GPU一直在等cpu处理的数据传输过去。利用top查看cup的利用率也是从0省道100%且显然cup的线程并不多，能处理出的数据也不多。在一般的程序中，除了加载从dataloader中数据和model的运行需要gpu，其余更多的dataset、dataloader、loss的计算和日志的输出很多部分都需要cup的计算。 所以，可以提升的方面包括 从class dataset的优化、dataloader的优化和其他部分代码的优化。当然代码
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 2678
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 6322
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
06-20 9103
pytorch GPU 计算比 CPU 还慢的可能原因。
Pytorch DDP原理及配置[最大限度提高GPU利用率]
爱在深秋
10-27 2521
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
zero33325的博客
04-29 4594
安装torchtext导致torch版本自动更新，无法用gpu进行加速
训练模型Gpu利用率不高
06-15
3. 多节点分布式训练(DDP)如何进一步提升GPU利用率？ 4. TensorFlow XLA编译器对计算效率的影响机制？ [^1]: DistributedDataParallel(DDP)相关变量及含义 [^2]: 深度学习提高模型GPU使用率的方法 [^3]: 应用...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值