说明:含有 for 循环的复杂 loss 计算,导致 CPU 计算时间太长从而阻塞 GPU 优化:该用低复杂度的 loss 或者使用多进程或多线程进行加速 2)指标上报太频繁 说明:指标上报操作太频繁,CPU 和 GPU 频繁切换导致 GPU 利用率低 优化:改成抽样上报,例如每 100 个...
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、GPU 利用率低的本质 常见GPU 任务运行流程图如下: 如上图所示,GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算,当 CPU 计算成为瓶颈时,就会出...
说明:含有 for 循环的复杂 loss 计算,导致 CPU 计算时间太长从而阻塞 GPU 优化:该用低复杂度的 loss 或者使用多进程或多线程进行加速 2)指标上报太频繁 说明:指标上报操作太频繁,CPU 和 GPU 频繁切换导致 GPU 利用率低 优化:改成抽样上报,例如每 100 个 step 上报一次 5、日志相关 1)日志打印太频繁 说明:...
说明:含有 for 循环的复杂 loss 计算,导致 CPU 计算时间太长从而阻塞 GPU 优化:该用低复杂度的 loss 或者使用多进程或多线程进行加速 2)指标上报太频繁 说明:指标上报操作太频繁,CPU 和 GPU 频繁切换导致 GPU 利用率低 优化:改成抽样上报,例如每 100 个 step 上报一次 5、日志相关 1)日志打印太频繁 说明:...
- GPU利用率低的问题经常被反馈,浪费了GPU资源 - GPU利用率主要指时间片上的利用率,通过nvidia-smi显示的GPU-util指标 - GPU任务交替使用CPU和GPU进行计算,当CPU计算成为瓶颈时,会出现GPU等待的问题,导致GPU利用率低 - 常见的CPU计算操作包括数据加载、数据预处理、模型保存、loss计算、评估指标计算、日志打印、...
当训练时GPU利用率很低而内存占比很高时,可以尝试以下方法提高GPU利用率: 批量化操作:将输入数据进行批量处理,可以减少传输和计算的开销。使用PyTorch的DataLoader,并设置适当的batch_size,可以同时处理多个样本,提高GPU利用率。 异步数据加载:使用PyTorch的DataLoader中的num_workers参数,设置合适的数值,可以实现在数据加载...
最近经常有同学反馈 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。 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...
在深度学习模型训练过程中,在服务器端或者本地pc端,输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)。往往会发现很多问题,比如,GPU内存占用率低,显卡利用率低,CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。
输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util) GPU内存占用率(Memory-Usage)往往是由于模型的大小以及batch size的大小,来影响这个指标 显卡的GPU利用率(GPU-util)往往跟代码有关,有更多的io运算,cpu运算就会导致利用率变低。比如打印loss, 输出图像,等等 ...
查看nvidia-smi,发现显存占比很高,但是GPU-Util(GPU利用率)很低,在3%、7%、11%等几个参数之间反复跳动。 watch -n 0.5 nvidia-smi 1. 也就是显卡并没有完全利用起来,导致训练很慢。 原因分析 GPU内存占用率(memory usage) GPU内存利用率(volatile GPU-Util) ...