如果使用fluid.CUDAPlace指定了全局的运行设备,飞桨将会自动把支持GPU计算的OP分配在GPU上执行,然而当模型参数量过大并且显存有限时,很可能会遇到显存超出的情况。如下面的示例代码,embedding层的参数size包含两个元素,第一个元素为vocab_size(词表大小),第二个为emb_size(embedding层维度)。实际场景中,词表可能会非...
那么有没有一种方法,可以在单机训练中充分地利用GPU和CPU资源,让部分层在CPU执行,部分层在GPU执行呢? 问题二:频繁数据拷贝,训练效率低 在显存足够的情况下,我们可以直接采用GPU模式去训练模型,但是让所有的网络层都运行在GPU上就一定最高效吗?其实GPU只对特定任务更快,而CPU擅长各种复杂的逻辑运算。框架中有一些OP...
理论上可以把heavyload文件夹复制N份,每一份都运行最简GPU压测,GPU内存分配差不多就是200多MB*N份 OctaneBench也一样,复制多份,一份大概分配3GB显存,跑个5份左右就把16GB显存占满了 备注: 1、特殊裸金属GPU机器需要特殊驱动 ①BMG5i、BMGC28mehttps://cloud.tencent.com/developer/article/2336735②BMGY5 IEG有...
1、编译hello_from_gpu.cu文件生成hello_from_gpu.o 2、编译hello_cuda02-test.cu和上一步生成的hello_from_gpu.o,生成./hello_cuda_multi_file TEST_SOURCE = hello_cuda02-test.cuTARGETBIN := ./hello_cuda_multi_fileCC = /usr/local/cuda/bin/nvcc# 目标文件的生成 依赖于hello_cuda02-test.cu和...
锐龙的CPU对VMw..刚上了套2600X+ MSI B450M Mortar Max ,挂两个VMware录直播视频,再开个LOL玩个大乱斗,不出1个小时,就会死机重启,基本上是VMware占用CPU40%以上,再开个LO
尝试使用device_guard设置部分OP的运行设备,来减少GpuMemcpySync的调用。 最后比较修改前后模型的Profiling Report,或者其他用来衡量性能的指标,确认修改后是否带来了性能提升。 步骤1、使用profile工具确认是否发生了数据传输 首先我们需要分析模型中是否存在CPU和GPU之间的数据传输。在OP执行过程中,如果输入Tensor所在的设备...
with tf.device('/cpu:0'): #选择使用的设备,设备编号之前已经得到 batch_size = 256 num_classes = 10 epochs = 2 # input image dimensions img_rows, img_cols = 28, 28 # 国内好像不能直接导入数据集,我们试了几次都不行,后来将数据集下载到本地'~/.keras/datasets/',也就是当前目录(我的是用...
# window gpu # model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="float16") segments, info = model.transcribe("test.mp4", beam_size = 5) print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability)) ...
可以看到至少在addWithCuda函数里面有: 这种和设备相关的操作会不会占用时间呢? 先测试一下时间: 将代码重构为: 运行,有: 可见,这个设备的打开占用了很多时间。 这给了一个重构方向,是不是还有很多和计算无关的部分把关心的问题掩盖了? 继续: 这时GPU的时间又显著减少了。说明内存分配这些杂事比较耗费时间。
用AIDA进行CPU/GPU/硬盘等的温度/利用率监控,使用AIDA进行电脑监控