为什么我在gpu上训练模型但是gpu利用率为0且运行速度还是很慢？

最新推荐文章于 2025-02-15 22:57:06 发布
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本文指导如何检查cuDNN是否正确安装，并探讨了显卡配置对GPU使用的影响，包括集成显卡、第二个显卡及batchsize设置的相关问题。
训练PyTorch模型时，GPU 利用率低且训练速度慢...如何解决？
**My Coding Family**
04-16 2113
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！ 备注：部分问题/疑难杂症搜集于互联网。
AI应用架构师如何优化模型训练的GPU资源利用率？
AI天才研究院
08-03 890
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。
做深度学习需要什么配置的电脑_什么是GPU，深度学习中需要GPU吗？
weixin_39754616的博客
11-14 2480
在深度学习中，似乎每个人都建议使用GPU。 它是什么，没有一个，您能做得到吗？它的确切对象是谁？> Photo by Florian Krumm on Unsplash任何试图大规模推广训练模型性能的数据科学家或机器学习爱好者都将在某个时候达到顶峰，并开始经历不同程度的处理滞后。 当数据集变得更大时，使用较小的训练集花费数分钟的任务现在可能需要花费更多的时间(在某些情况下是几周)。但是什么是...
在使用Fluid进行模型训练时，使用了GPU进行训练，但发现GPU的利用率几乎为0，这是为何？
PaddlePaddle
03-08 8898
问题描述：在使用Fluid进行模型训练时，使用了GPU进行训练，但发现GPU的利用率几乎为0，这是为何？ 问题分析：在使用Fluid进行训练时，训练的设备是GPU，此时Fluid会将要训练的数据拷贝到GPU中，在进行数据拷贝是，GPU的利用率是几乎为0的。通常如果训练数据比较大，而模型计算量有比较小，这就会导致GPU大部分时间都拷贝数据，造成GPU利用率为0的现象。 解决方法： 如...
tensorflow 显存 训练_训练卡死，GPU利用率为0，但是显存占满
weixin_39812142的博客
02-22 1681
博主，非常感谢你的pse-tensorflow复现，对我的帮助很大。请问一下，为什么我在训练过程中会出现卡死的情况INFO:root:Step 000000, model loss 0.9816, total loss 1.2604, 1.28 seconds/step, 12.52 examples/secondINFO:root:Step 000010, model loss 0.9747, ...
PyTorch GPU利用率为0%（很低）
qq_45831414的博客
01-12 1万+
GPU core：CUDA core, Tensor Core ,integer, FP32 core，INT32 core等。以及 CUDA 驱动程序和兼容的 GPU 是否已正确安装且可以被 PyTorch 使用。可以反馈出GPU内核在过去的采样周期中一个或多个内核在 GPU 上执行的。安装的是 CPU 版本的 PyTorch，而非 GPU 版本。在运行代码的环境中，尽管系统中有合适的硬件和软件配置，没有安装 CUDA 或安装的 CUDA 版本不正确。硬件中没有支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。
深度学习训练中GPU占用0%
热门推荐
Salmon_lee的博客
09-24 2万+
在模型训练过程中，许多小伙伴会打开win10的任务管理器查看GPU的占用率，却发现一直是0%，下面来解决这个问题。 首先，将硬件加速GPU计划关闭。 重启之后，在任务管理器的GPU中，将3D切换为Cuda。 看看此时，训练模型的时候是不是有GPU占用啦。 另外，查看cuda利用率，还可以在cmd中输入nvidia-smi，红框即为cuda占用率。 如果文章对你有帮助的话，记得点个赞噢~ ...
大模型训练为什么依赖GPU
码上飞扬的博客
02-15 1403
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习领域的进步，大模型的训练逐渐成为研究和工业界的热点。作为大模型训练中的核心硬件，GPU（图形处理单元）扮演了至关重要的角色。那么，为什么大模型训练如此依赖GPU呢？本文将从多个角度探讨这一问题。
利用gpu加速神经网络算法,为什么用gpu 模型训练
Supermen333的博客
08-25 3190
使用神经网络训练，一个最大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的参数会消耗很多的时间，在神经网络训练过程中，运算最多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了GPU，GPU本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。一个有趣的地方是在每次搜索到叶子节点时，没有立即叶子节点，而是等到访问次数到达一定数目(40)才，这样避免产生太多的分支，分散搜索的注意力，也能节省GPU的宝贵资源，同时在时，对叶节点的盘面估值会更准确些。
深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法
ZiLiangQin的博客
05-17 9583
深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法 前言 在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比较多。所以遇到这种问题，只能在参数最优的情况下，通过设置硬件参数来提升性能。 当然，在跑DL之前，无论什么框
Tensorflow使用训练好的模型进行测试，发现计算速度越来越慢
weixin_34239169的博客
05-09 2725
实验时要对多个NN模型进行对比，依次加载直到第8个模型时，发现运行速度明显变慢而且电脑开始卡顿，查看内存占用90+%。 原因：使用过的NN模型还会保存在内存，继续加载一方面使新模型加载特别特别慢，另一方面是模型计算速度也会下降很多。 解决方法：加载新模型之前把旧的模型撤掉： tf.reset_default_graph() reset后加载和计算速度明显提升，亲测有效 参考： ...
Pytorch学习笔记(7)——模型放GPU上经常报CUDA错该怎么办
LiQZ的博客
03-01 1258
相信许多朋友在使用深度学习时，将模型放在GPU上运行，然后就会报一堆跟CUDA相关的错误，于是开始百度这些错误该怎么修复。得到的结果可能大多数都是该怎么升级CUDA之类的。当按照网上的流程一步步走下来后，却始终无法解决这些问题。 而实际上在我遇到的所有跟CUDA相关的错误，其实都与CUDA没有任何关系，比如有可能是你的Embedding层的维度与词表不匹配等。发生这些错误的时候，我建议先将模型放到CPU上运行，看会不会发生错误，再决定你该如何修改代码。 ...
记录下跑深度学习遇到的问题：模型跑的很慢，GPU利用率低
qq_40874927的博客
12-06 4796
记录下跑深度学习遇到的问题：模型跑的很慢，GPU利用率低
模型训练 GPU利用率低，占用低怎么破
weixin_45456178的博客
07-06 3780
模型训练gpu利用问题
Pytorch CUDA GPU运算模型训练缓慢的一个可能原因
xiongxyowo的博客
10-09 1万+
今天用GPU跑模型的时候，发现训练速度奇慢无比… 第一反应是检查GPU的利用率，输入： nvidia-smi 检查风扇利用率，GPU温度以及GPU利用率(框出来的地方)。可以看到风扇正常在转，温度也不高，利用率甚至为0。那么这个时候就比较疑惑了，如果是上述这三个问题倒比较好去针对性的解决。 这个时候去检查了下CPU利用率，输入： top 可以发现CPU占用率到了99.3%…这就导致实际上只要涉及到CPU运算，就基本上卡死，导致整体模型训练不动，造成"GPU可能有问题"的假象。 ...
GPU导入模型非常缓慢的解决办法
白雪少年
07-07 7173
问题描述 最近在一台服务器上训练模型，奈何卡有点少，为了更有销效率的调参，将网络和环境都迁移到一台8卡的服务器上，本以为会开启疯狂调参模式，没想到问题来了。GPU每秒加载4-5M的模型数据，我的模型和数据集一共差不多是8500M左右，这谁顶得住呀。 想办法 经过我的各种科学思考（网上乱查），都没找到解决办法。于是我慌了，换了一个在该服务器上的环境试了下，发下1秒读取8000M，稳得不行。 观察两个环境得差异发现新服务器得cuda是cuda10.0，原来服务器得cuda是cuda8.0，所以导致了我将cuda
为什么你的显卡利用率总是0%？
CV_Autobot的博客
02-17 3838
作者|派派星 编辑| CVHub点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群为啥GPU利用率总是这么低上回说到，如何榨干GPU的显存，使得我们的模型成功跑起来了。但是，又一个问题来了，GPU的利用率总是一会99%，一会10%，就不能一直99%榨干算力？导致算力不能够完全利用的原因是数据处理的速度没有跟上网络的训练速度。因此，我...
notebooks写python步骤_JupyterNotebook设置Python环境的方法步骤
weixin_39713578的博客
12-11 259
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云机器学习平台PAI(Platform of Artificial Intelligence)，为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署...
【深度学习】踩坑日记：模型训练速度过慢，GPU利用率低
m0_60721065的博客
11-16 1万+
模型训练速度过慢，GPU利用率低怎么办？
训练模型时在CPU上收敛虽然运行速度很慢，GPU上虽然快但是不收敛是什么原因
最新发布
09-21
嗯，用户的问题是关于模型训练时CPU和GPU表现差异的...4. 数据加载瓶颈导致GPU利用率低时，有哪些高级优化技术（如异构计算）可用？ 5. 梯度裁剪的最佳实践有哪些？不同的裁剪方法（按值/按范数）有何区别？[^2][^5]
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