揭秘 AMD GPU 上 PyTorch Profiler 的性能洞察

最新推荐文章于 2025-03-30 01:00:00 发布
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分类专栏： # ROCm 人工智能 文章标签： pytorch 人工智能 学习
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Unveiling performance insights with PyTorch Profiler on an AMD GPU — ROCm Blogs

2024年5月29日，作者：Phillip Dang。
在机器学习领域，优化性能通常和改进模型架构一样重要。在本文中，我们将深入探讨 PyTorch Profiler，这是一款设计用于帮助深入了解我们 PyTorch 模型内部状态的便捷工具，能够揭示瓶颈和低效之处。本文将介绍 PyTorch Profiler 的基本工作原理以及如何在 AMD GPU + ROCm 系统中利用它来提高模型效率。

什么是 PyTorch Profiler？

PyTorch Profiler 是一个性能分析工具，使开发人员能够检查 PyTorch

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在Windows平台上使用AMD显卡加速PyTorch训练
AvGroovy的博客
10-10 7963
接下来，我们设置了必要的环境变量。最后，我们编写了一个简单的PyTorch代码示例，并在其中使用了AMD显卡进行加速。ROCm是一个开源的GPU计算平台，支持AMD显卡在深度学习任务中的加速。但是，按照本文提供的指导，你应该能够在Windows平台上成功地使用AMD显卡加速PyTorch训练。首先，确保你的计算机上已经安装了最新的AMD显卡驱动程序。在使用AMD显卡加速PyTorch之前，我们需要安装PyTorch和相关的AMD显卡支持库。现在，我们可以编写PyTorch代码，并利用AMD显卡进行加速了。
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我们还将使用官方AMD Docker镜像：在容器中执行性能分析任务。以下是启动容器时应用的一些设置的定义：•-it：这种`-i`和`-t`的组合允许通过终端与容器互动。•和：分别授予容器追踪系统调用和系统监控的能力。•：这些选项允许访问主机上特定的设备。`--device=/dev/kfd`与AMD GPU设备相关联，`--device=/dev/dri`与直接访问图形硬件的设备相关联。•：这个选项允许容器有必要的权限直接访问视频硬件。•：这将主机上的卷挂载到容器中。
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我下的是anaconda3，地址改到D盘，然后勾选一下default环境变量加了3行prompt里能出现base就说明ok了再验证一下cmd里conda -V设置Anaconda镜像。
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数字人生
11-03 1364
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pytorch for ROCM 安装包whl , 支持ubuntu 18.04及以上系统， amd Radeon Vii 显卡。 里面带配置手册（rocm分版本安装方法)
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