分片策略: [1] FULL_SHARD, [2] SHARD_GRAD_OPMin Num Params: FSDP 默认自动包装的最小参数量。Offload Params: 是否将参数和梯度卸载到 CPU。如果想要对更多的控制参数进行配置，用户可以利用 FullyShardedDataParallelPlugin ，其可以指定 auto_wrap_policy 、 backward_prefetch 以及 ignored_modules 。创建该类...
此时用top查看CPU和线程数,如果我设置为num_workers=8,线程数有了8个连续开辟的线程PID,且大家的占用率都在100%左右,这表明模型的CPU端,是较好的分配了任务,提升数据吞吐效率。效果如下图所示,CPU利用率很平均和高效,每个线程是发挥了最大的性能。 我自己是设置了4个workers,这样已经是取到了局部最优!!! 此时...
os.environ["OMP_NUM_THREADS"]="4"# 设置环境变量num_cpus=torch.get_num_threads()print(f"PyTorch默认使用的CPU核个数为:{num_cpus}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 通过设置OMP_NUM_THREADS环境变量为4,我们限制了PyTorch使用的CPU核个数为4个。修改环境变量后,再次运行上述代码,可以看到输出结果为PyT...
importtorch# 查看当前的CPU使用个数print("当前CPU使用个数:",torch.get_num_threads())# 设置CPU使用个数为2torch.set_num_threads(2)print("设置CPU使用个数为2")# 再次查看当前的CPU使用个数print("当前CPU使用个数:",torch.get_num_threads()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
当数据集较大时建议采用,num_works一般设置为(CPU线程数+-1)为最佳,可以用以下代码找出最佳num_works(注意windows用户如果要使用多核多线程必须把训练放在if __name__ == '__main__':下才不会报错) 二、代码 importtimeimporttorch.utils.data as dimporttorchvisionimporttorchvision.transforms as transformsif...
来自 NVIDIA 的高级 CUDA 深度学习算法软件工程师 Szymon Micacz 就曾使用四个 worker 和页锁定内存（pinned memory）在单个 epoch 中实现了 2 倍的加速。人们选择 worker 数量的经验法则是将其设置为可用 GPU 数量的四倍，大于或小于这个数都会降低训练速度。请注意，增加 num_workers 将增加 CPU 内存消耗。 3...
6.3 CPU 和 GPU 的主要区别 7. 显卡和驱动 7.1 显卡 7.2 驱动 8. CUDA 9. 环境配置中各软件的关系 *吐血整理,仅作交流分享,未经允许,请勿转载! *持续更新中,欢迎大家点赞、收藏、关注、评论! *所有操作均基于 Windows 操作系统 *《PyTorch深度学习(1)——GPU版环境配置理论基础》PDF版链接(提取码:vast)...
7、防止CPU和GPU之间频繁传输数据。注意要经常使用tensor.cpu()将tensors从GPU传输到CPU，.item()和.numpy()也是如此，使用.detach()代替。如果正在创建一个张量，就可以使用关键字参数device=torch.device(‘cuda:0’)直接将其分配给你的GPU。如果到传输数据的情境下，可以使用.to(non_blocking=True)，只要你在...
torch.set_num_threads(args.thread)在使用时的一个注意事项就是如果不设置则默认使用物理CPU核心数的线程进行训练,而往往默认设置是可以保证运算效率最高的,因此该设置线程数是需要小于物理CPU核心数的,否则会造成效率下降。 既然默认设置既可以保证最高的运算效率那么这个设置的意义在哪呢,这个设置的意义就是在多人...
这可能是包括 GPU 类型和 PyTorch 版本在内的训练环境不同造成的。我们还注意到,教程的基线结果将性能问题明确诊断为数据加载器的瓶颈,而我们的结果并非如此。我们经常发现,数据加载瓶颈会伪装成 "概览 "选项卡中"CPU 执行 "或 "其他 "的高百分比。 优化#1:多进程数据...