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…
上面的代码Demo说明的就是一个占GPU载荷1/80的cuda进程在nvidia-smi命令中显示出此时对GPU的利用率可以高达100% ,很显然GPU的利用率难以真实显示出GPU的载荷情况。 PS: 既然分析了GPU使用率难以完整体现出GPU的负载情况,那么有没有其他的方法来辅助呢,那就是分享一下个人的使用经验,在观察GPU使用率的同时也要注意...
1. 之后invidia-smi查看,显示正常。
仔细观察以上数据,GPU 利用率从 38% 到 95% 不等,我们不难看到 GPU 利用率受以下因素影响: 系统硬件配置: 在 batch size 为 1 时,Stable Diffusion 2.0 在 AMD EPYC 7413 的 GPU 利用率为 55%,在 Intel(R) Xeon(R) Platinum 8480C 上的 GPU 利用率为76%,一个好的 CPU 更能充分发挥 GPU 的能力;...
如果在这段时间内GPU一直被kernel函数占用,那么GPU的使用率为100%;如果在这段时间内有50%的时间有kernel在运行那么GPU的使用率为50% 。可以看到GPU的利用率是根据kernel在采样周期内运行的时长来计算的,并不是根据计算核心被使用的多少来计算的。了解GPU的CUDA原理的都知道一个kernel往往并不能利用整块GPU的所有流...
根据上面对GPU使用率的解释,我们知道GPU的使用率就是计算一定周期时间内GPU是否被kernel函数占用。如果在这段时间内GPU一直被kernel函数占用,那么GPU的使用率为100%;如果在这段时间内有50%的时间有kernel在运行那么GPU的使用率为50% 。可以看到GPU的利用率是根据kernel在采样周期内运行的时长来计算的,并不是根据计算...
深度学习学习——提升GPU的利用率(Volatile GPU-Util),除去网上介绍的那些方法,如测试一个合适的num_worker,或者设置pin_memory为true以外,还有一些方法,比如这里有几个工具是专门用来测试GPU的使用情况的,如pytorch下的工具包TORCH.UTILS.BOTTLENECK还有英伟达官方
ubuntu未运行程序,但是Volatile GPU-Util显示100,GPU利用率显示很高 问题描述:ubuntu未运行程序,但是Volatile GPU-Util显示100,GPU利用率显示很高 如下图显示: 解决方法: 需要把驱动模式设置为常驻内存 sudo nvidia-smi -pm 1 1. 之后invidia-smi查看,显示正常。