要测试 PyTorch 是否可用 GPU,可以通过以下代码示例来查看当前环境中是否存在可用的 CUDA 设备: importtorch# 检测当前环境中是否存在可用的 CUDA 设备iftorch.cuda.is_available():print("CUDA 可用")print("GPU 数量:",torch.cuda.device_count())print("当前 GPU 设备:",torch.cuda.get_device_name(0))els...
base * C:\ProgramData\Anaconda3 env_gpu C:\Users\hp\.conda\envs\env_gpu (base) C:\Users\hp>activate env_gpu (env_gpu) C:\Users\hp>python Python 3.9.16 (main, Mar 8 2023, 10:39:24) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license...
D2H操作、内存回收、以及主动调用流同步(torch.cuda.synchronize())等都会阻塞算子下发(保证对应Stream清空),那么后续算子如果执行过快(比下发快),那就会造成GPU间隙,所以说这个下发越快越好、越多越好,上图这个曲线是越缓越好,下发即执行那就是性能随时都可能坑。 13. 尽量使用TensorCore,避免使用CUDACore # 直...
print(f"整体测试集的loss:{total_test_loss}") print(f"整体测试集上的total_accuracy:{total_accuracy/test_data_length}") # writer.add_scalar(tag = "test_loss" , scalar_value = total_test_loss , global_step = total_test_step) # writer.add_scalar(tag = "test_accuracy" , scalar_value...
测试环境 docker-nvidia容器,Ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn7,pytorch=1.2.0 显卡运行测试 分别进行了单GPU和多GPU的模型训练,并【成功通过】测试代码,运行输出结果如下: 单GPU测试:通过 多GPU测试:通过 显卡性能测试 测试总结 1、支持不同型号的显卡进行多GPU训练 2、多GPU可以显著提升训练的最大batch_size,但对显...
代码语言:javascript 复制 >>>torch.cuda.is_bf16_supported()True 如果你的 GPU 不支持 bfloat16,可以将 precision="bf16-mixed" 更改为 precision="16-mixed"。 多GPU 训练和完全分片数据并行 接下来要尝试修改多 GPU 训练。如果我们有多个 GPU 可供使用,这会带来好处,因为它可以让我们的模型训练速度更快...
设置num_workers>0有望加快速度,特别是对于大数据的i/o和增强。具体到GPU,有实验发现num_workers = 4*num_GPU具有最好的性能。也就是说,你也可以为你的机器测试最佳的num_workers。需要注意的是,高num_workers将会有很大的内存消耗开销,这也是意料之中的,因为更多...
TorchInductor 是一个深度学习编译器,可以为多个加速器和后端生成高速代码。对于英伟达 GPU,它使用 OpenAI Triton 作为一个关键的构建模块。 TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 和 TorchInductor 是用 Python 编写的,并支持动态形状(即能够输入不同大小的 Tensor 而无需重新编译),这使得它们很灵活,很容易拓展,并降低...
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。本页核心内容:测试gpu版pytorch