【AMP实操】解放你的GPU运行内存!在pytorch中使用自动混合精度训练 前言 自动混合精度(Automatic Mixed Precision,简称AMP)是一种深度学习加速技术,它通过在训练过程中自动选择合适的数值类型(如半精度浮点数和单精度浮点数)来加速计算,并减少内存占用,从而提高训练速度和模型性能。 精度 半精度 半精度浮...
目前有两种版本:pytorch1.5之前使用的NVIDIA的三方包apex.amp和pytorch1.6自带的torch.cuda.amp 1.pytorch1.5之前的版本(包括1.5) 使用方法如下: fromapeximportamp model,optimizer= amp.initial(model,optimizer,opt_level="O1")#注意是O,不是0with amp.scale_loss(loss,optimizer) as scaled_loss: scaled_loss....
warmup=4, active=3, repeat=1),on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log/resnet18'),record_shapes=True,profile_memory=True,with_stack=True) as prof:for step, batch_data in enumerate(train_loader):if step >= (1 + 4 + 3)...
会报经典的CUDA out of memory. Tried to allocate ...错误,例如: CUDA out of memory.「Tried to allocate」1.24 GiB (GPU 0; 15.78 GiB「total capacity」; 10.34 GiB「already allocated」; 435.50 MiB「free」; 14.21 GiB「reserved」in total by PyTorch) 「Tr...
使用AMP的PyTorch模型更快,内存效率更高 - 云+社区 - 腾讯云cloud.tencent.com/developer/article/1596925 根据NVIDIA网站: NVIDIA Turing和VoltaGPU由Tensor Cores提供支持,Tensor Cores是一项革命性技术,可提供开创性的AI性能。Tensor Core可以加速AI核心的大型矩阵运算,并在单个运算中执行混合精度矩阵乘法和累加计算...
pin_memory=cuda, drop_last=True, sampler=train_sampler)定义模型:net = XXXNet(using_amp=True)net.train()net= convert_syncbn_model(net)device=torch.device('cuda:{}'.format(args.local_rank))net=net.to(device)定义优化器,损失函数,定义优化器一定要把模型搬运到GPU之上apt = Adam([{'params':...
使用时torch.utils.data.DataLoader，请设置num_workers > 0，而不是默认值0，和pin_memory=True，而不是默认值False。英伟达高级工程师Szymon Micacz使用了4个工作程序和固定内存，在单个训练时期内将速度提高了两倍。需要注意的是，在选择worker数量时，建议将设置为可用GPU数量的四倍。worker数量的多和少都会导致...
DataParallel是用一个CPU core来驱动多个GPU(python GIL),最多只能用于单个节点。而DistributedDataParallel一个CPU core/python进程对应一张GPU卡,这样GPU就不用等待CPU。该方法适用于单/多节点(API相同),有着高效的实现方式: 梯度all-reduce的自动分箱(automatic bucketing) all-reduce(memory-bound)操作与反向传播(...
GPU内存间速度是30GB/s,CPU间内存速度是10GB/sHost(例如CPU)的数据分配默认是pageable(可分页的),但是GPU是没法直接读取pageable内存里的数据的,所以需要先创建一个临时的缓冲区(pinned memory),把数据从pageable内存拷贝pinned内存上,然后GPU才能从pinned内存上读取数据,如下图(左)所示。但是...