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显存占用不是和 batch size 简单成正比,模型自身的参数及其延伸出来的数据也要占据显存 batch size 越大,速度未必越快。在你充分利用计算资源的时候,加大 batch size 在速度上的提升很有限 尤其是 batch-size,假定 GPU 处理单元已经充分利用的情况下: 增大batch size 能增大速度,但是很有限(主要是并行计算的优化)...
频率里的核心指的是GPU的频率,400mhz是显存的频率 全称显示内存,与主板上的内存功能基本一样,显存分为帧缓存和材质缓存,通常它是用来存储显示芯片(组)所处理的数据信息及材质信息。当显示芯片处理完数据后会将数据输送到显存中,然后RAMDAC从显存中读取数据,并将数字信号转换为模拟信号,最后输出到显示屏。所以显存的...
占GPU显存的主要是两部分,一是模型网络的加载,而是batch_size大小的设置。模型的加载很难控制(但是考虑到部署的话就要考虑模型加载需要的显存问题了),一般调节batch_size来控制显存的占用(若出现out of memry,那就调batch_size就完事了) 3.GPU利用率 GPU只是在数据在网络的流通下使用。而数据的加载,预处理,后处理...
pytorch：一般有个master gpu， 若所有卡的batch size相同，master的显存满了，其他闲着很多。之前试过...
模型推理时的显存占用分析 | 在深度学习模型推理任务中,占用 GPU 显存的主要包括三个部分:模型权重、输入输出以及中间结果。 1,模型权重:神经网络模型都是由相似的 layer 堆叠而成,例如 cnn 模型的卷积层、池化层、全连接层等;以及 transformer 模型的 self-attention 层、全连接层、layer_norm 层等。
如果当前的显存只能允许训练batch size为512的模型,通过提升batch size可以一定程度上提升精度,那么如何在资源有限的情况下训练batch size 为1024的模型呢? 在实现上可以这样,首先构建额外的参数来记录梯度值,在训练的时候将每一步计算得到的梯度值加到里面,当达到预先设置的累积次数的时候,再一次性的进行梯度更新。这...
pytorch：一般有个master gpu， 若所有卡的batch size相同，master的显存满了，其他闲着很多。之前试过...
bs 越大越好，尽量顶到显存的边，不过一般都是 2^N 的数值，可能性能会好点。试验一个epoch看看爆不...
num worker并不一定会增加显存使用，除非开pin memory，这个默认是关闭的。开了就在GPU上面预留一片固定...