dockerrun--gpusall nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 1. 如果能够看到GPU信息,则表示安装成功。 步骤二:创建Docker镜像 接下来,我们将创建一个包含PyTorch和CUDA库的Docker镜像。这样我们就可以在容器内部运行PyTorch代码并使用GPU加速。 创建一个Dockerfile,内容如下: FROMnvidia/cuda:11.0-base# 安装依赖RUNapt-g...
只需修改一行代码,GPU 利用率就提高了 200% 以上(从31.65% 提高到 72.81%),训练步骤时间缩短了一半以上(从80 毫秒缩短到 37 毫秒)。 教程中的优化过程到此为止。虽然我们的 GPU 利用率(72.81%)比教程中的结果(40.46%)高出不少,但我毫不怀疑,你也会像我们一样,...
我们将在 Amazon EC2 g5.2xlarge 实例(包含 NVIDIA A10G GPU 和 8 个 vCPU)上运行实验,并使用官方 AWS PyTorch 2.0 Docker 映像。 初始性能结果 在下图中,我们显示了上述脚本的性能报告的“概述”选项卡。 正如我们所看到的,我们的 GPU 利用率相对较高,为 92.04%,步长为 216 毫秒。 (正如我们之前的文章中...
最后只能尝试选择利用docker中配置的ubuntu环境来render github repository中更新的内容，然后再像以前一样，...
1)存储和计算跨城了,跨城加载数据太慢导致 GPU 利用率低 说明:例如数据存储在“深圳 ceph”,但是 GPU 计算集群在“重庆”,那就涉及跨城使用了,影响很大。 优化:要么迁移数据,要么更换计算资源,确保存储及计算是同城的。 2)存储介质性能太差 说明:不同存储介质读写性能比较:本机 SSD > ceph > cfs-1.5 > ...
我们将在 Amazon EC2 g5.2xlarge 实例(包含 NVIDIA A10G GPU 和 8 个 vCPU)上运行实验,并使用官方 AWS PyTorch 2.0 Docker 映像。 初始性能结果 在下图中,我们捕获了 TensorBoard 插件跟踪视图中显示的性能结果: 虽然训练步骤的前向传递中的操作在顶部线程中聚集在一起,但在底部线程的向后传递中似乎出现了性能...
本教程中使用的 GPU 是 Tesla V100-DGXS-32GB。在这篇文章中,我们尝试使用包含 Tesla V100-SXM2–16GB GPU 的 Amazon EC2 p3.2xlarge 实例重现本教程的性能结果并进行改进。尽管它们共享相同的架构,但这两种 GPU 之间存在一些差异。我们使用 AWS PyTorch 2.0 Docker 映像运行训练脚本。 TensorBoard 查看器概述页面...
总体而言,算法层次方面累积加速了 2.33 倍,事实证明,算法逻辑本身具有很大的优化空间,代码做好模块化,可以比较容易找到算法逻辑上的优化点。当然,这部分改善也适用于PyTorch。2.3 提高并行度这个思路也比较直接,在做完优化的基础上,用户观察到 GPU 的利用率只有 30%。此时 batch_size 为 1( BN 的某些参数和 batch...
用户决定双管齐下,在基于 PyTorch 做加速优化时,并行地使用 OneFlow 进行加速。最终结合「动态转静态、算法逻辑约减、提高并行度、静态编译优化」这四类技巧,最终单机执行达到了 25 倍以上的加速效果。 2.1 动态转静态 动态图转静态图执行后,得到了约 25% 的性能加速。
3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudogpasswd-a$USERdockernewgrpdocker 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: ...