使用pytorch 比较少,最近使用中发现个问题,在train的时候没有问题,但是模型evaluate的时候就会报错cuda out of memory问题 1.问题定位,查看网上的一些说明在evaluate时候未设置no_grad, 模型依然会前向计算这些梯度信息,造成显存oom 解决办法 with torch.no_grad(): evaluate(model)发布...
评估函数: def evaluate(model, data_loader, criterion, device):model.eval()total_loss = 0with torch.no_grad():for batch in data_loader:input_data = batch['input_ids'].clone().detach().to(device)attention_mask = batch['attention_mask'...
# and `Dynamic Quanitzation tutorial <https://pytorch.org/tutorials/advanced/dynamic_quantization_tutorial.html>`__. class lstm_for_demonstration(nn.Module): """Elementary Long Short Term Memory style model which simply wraps ``nn.LSTM`` Not to be used for anything other than demonstration. ...
std::atomic_thread_fence(std::memory_order_release); ready_queue_by_index(base_owner).push(FunctionTask(task.base, nullptr, InputBuffer(0))); } } } } } 主体就是一个while循环,不断的从专属queue中取出FunctionTask实例,然后执行evaluate_function——这是...
gpu包含两种主要类型的内存:HBM (High Bandwidth memory)和SRAM (Static Random-Access memory)。HBM虽然带宽很高,但与更快但更小的SRAM相比,它的访问时间相对较慢。Mamba则使用SRAM在矩阵乘法期间进行快速访问,这是其计算的关键。 计算中的主要瓶颈通常不是计算本身,而是数据在内存类型之间的移动。Mamba通过显著减少传...
成员1:outstanding_tasks,是个数字,当一个GraphTask实例创建出来的时候,outstanding_tasks被初始化为0;当其随后被送入ReadyQueue的时候,outstanding_tasks自增1;然后在worker线程每执行一次evaluate_function(task)后,outstanding_tasks的值减1。并且在主进程中,会有一个线程的同步逻辑依赖这个值: while(graph_task.outs...
gpu包含两种主要类型的内存:HBM (High Bandwidth memory)和SRAM (Static Random-Access memory)。HBM虽然带宽很高,但与更快但更小的SRAM相比,它的访问时间相对较慢。Mamba则使用SRAM在矩阵乘法期间进行快速访问,这是其计算的关键。 计算中的主要瓶颈通常不是计算本身,而是数据在内存类型之间的移动。Mamba通过显著减少传...
gpu包含两种主要类型的内存:HBM (High Bandwidth memory)和SRAM (Static Random-Access memory)。HBM虽然带宽很高,但与更快但更小的SRAM相比,它的访问时间相对较慢。Mamba则使用SRAM在矩阵乘法期间进行快速访问,这是其计算的关键。 计算中的主要瓶颈通常不是计算本身,而是数据在内存类型之间的移动。Mamba通过显著减少传...
上文已经分析了如何启动/接受反向传播,如何进入分布式autograd 引擎,本文和下文就看看如何分布式引擎如何运作。通过本文的学习,读者可以对 dist.autograd 引擎基本静态架构和总体执行逻辑有所了解。 0x01 支撑系统 我们首先看看一些引擎内部支撑系统。 1.1 引擎入口 ...
在Engine.evaluate_function 之中,会针对 AccumulateGrad 来累积梯度。 在Engine.evaluate_function 之中,会调用 RecvRpcBackward 来向反向传播下游发送消息。 我们总结一下几个计算梯度的流程,分别对应下面三个数字。 User Training Script RPC BACKWARD_AUTOGRAD_REQ ...