效果如下图: GPU利用率忽高忽低 那么如何加速? 我分享一下我个人在平时用的比较多的方法: 代码层面 其实这个没有哪个方法最好,哪个方法最有效,都是要根据自己的硬件配置和实际程序运行情况制定最佳方案,比如说像上图这种情况,大概率就是数据预处理加载时间太长,CPU处理的速度没有跟上GPU,导致资源浪费。我认为以...
另一个就是检查下是不是还有其他的高IO/非GPU计算的操作，例如每K个step落盘保存了什么东西，利用cv2...
在实际调试中遇到了设置num_worker = 0 比num_worker >1 的时候,加载数据更快的情况,原因可能是因为,我的数据集比较小,一个主线程不需要分发数据,所以一个主线程比多个线程效率高的情况。 同时此情况导致了gpu利用率忽高忽低的情况,比如30%突然到80%,又降下来,产生这种现象的原因可能是,我的模型不同层的参...
GPU利用率和显存利用率gpu利用率低cpu利用率高 1、CPU利用率和负载CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比;cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。CPU负载是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数,这里等待...
入门pytorch似乎不慢,写好dataloader和model就可以跑起来了,然而把模型搭好用起来时,却往往发觉自己的程序运行效率并不高,GPU使用率宛如舞动的妖精...忽高忽低,影响模型迭代不说,占着显存还浪费人家的计算资源hh 我最近就是遇到这个困难,花了一些精力给模型提速,这里总结一下(有些描述可能并不准确,但至少这些point...
原因：因为你加载后，如果仅恢复模型权重，而忽视了其他超参数等。此时的训练不能认为和中断前的是同...
低精度 BF16/INT8 计算 为了更好的缓存局部性进行的数据布局优化 | 常量折叠以减少计算 为了更好的缓存局部性而进行的操作融合 | 线程亲和性 内存缓冲池 GPU 运行时 启动器 | 运算符优化 优化的运算符和内核通过 PyTorch 调度机制进行注册。这些运算符和内核从英特尔硬件的本机矢量化特性和矩阵计算特性加速。在...
这种方法需要在模型中实现适当的掩码机制,以确保输出不受填充元素的影响。在注意力层中,填充掩码用于标识哪些token是填充token,从而在计算注意力时予以忽略(参考PyTorch MultiheadAttention的实现)。这种填充方法会导致GPU资源的显著浪费,增加计...
¹ 如果你手头没有 GPU,我们在第十四章提供了预训练模型;那里的结节分析脚本可能可以在一夜之间运行。虽然我们不想将本书与专有服务绑定,但值得注意的是,目前,Colaboratory(colab.research.google.com)提供免费的 GPU 实例,可能会有用。PyTorch 甚至已经预安装!你还需要至少 220 GB 的可用磁盘空间来存储原始训练...