在导入torch后,可以使用torch.memory_get_usage()函数来查看当前内存占用情况。该函数将返回当前GPU和CPU上的内存占用情况。以下是使用torch.memory_get_usage()函数的示例: # 查看GPU内存占用 gpu_memory = torch.cuda.memory_allocated() print(f"Allocated GPU Memory: {gpu_memory / (1024 ** 2)} MB") ...
torch.cuda.device_count():获取可用 GPU 的数量。 torch.cuda.get_device_name(i):获取第 i 个 GPU 的名称。 torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory:获取第 i 个 GPU 的总内存。 torch.cuda.memory_allocated(i):获取第 i 个 GPU 当前已分配的内存。 2. 使用nvidia-smi命令 另一个常用的...
importtorchdefget_gpu_usage():iftorch.cuda.is_available():gpu_memory_allocated=torch.cuda.memory_allocated()/(1024**2)# 转换为MBgpu_memory_cached=torch.cuda.memory_reserved()/(1024**2)# 转换为MBgpu_device_count=torch.cuda.device_count()usage_info={"Allocated Memory (MB)":gpu_memory_al...
memory_gpu = [int(x.split()[2]) for x in open('tmp.txt', 'r').readlines()] os.system('rm tmp.txt') else: memory_gpu = False print("显存计算功能暂不支持windows操作系统") return memory_gpu gpu_memory = get_gpu_memory() if not gpu_memory: print("\ngpu free memory: {}".f...
一、GPU基本信息 1.查看cuda是否可用:torch.cuda.is_available() copy 1 2 3 >>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True 2.查看gpu数量:torch.cuda.device_count() copy 1 2 >>>torch.cuda.device_count()3 3.查看gpu名字,设备索引默认从0开始:torch.cuda.get_device_name(0) ...
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。
在使用GPU训练神经网络模型时,可能会出现GPU利用率较低的情况: 可以通过以下几种方式解决: 1: 这个nvidia forum中提到,应该是GPU默认打开了ECC(error correcting code, 错误检查和纠正),会占用显存和降低显卡性能,打开Persistence Mode Enabled(用root执行nvidia-smi -pm 1)后5、6号显卡的显卡使用率恢复正常水平,问...
用户创建 tensor 申请显存时,会先从 tensor size 对应未分配显存的 pool 中查找是否有满足 size 要求的 Block,如果没有才会向 GPU 申请新的 Segment 显存块。 2.1.1 Reserved Memory——Segment 首先观察【显存申请流程图】中第一个黄色三角形的右侧部分,即当前未分配显存的池子中没有满足 tensor size 要求的 Bl...
本文将介绍解梯度检查点(Gradient Checkpointing),这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 梯度检查点 在反向传播算法中,梯度计算从损失函数开始,计算后更新模型权重。 图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储,直到计算出最终的更新梯度。
本文将介绍解梯度检查点(Gradient Checkpointing),这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 梯度检查点 在反向传播算法中,梯度计算从损失函数开始,计算后更新模型权重。图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储,直到计算出最终的更新梯度。