importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"可用的 GPU 数量:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):gpu_name=torch.cuda.get_device_name(i)gpu_memory=torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory/(1024**2)# 转换为 MBcurrent_me...
gpu利用率太低了 pytorch 提高gpu利用率pytorch 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...
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...
此时,GPU的内存利用率最大化,此时是将batch size设置的较大,占满了GPU的内存,然后将num_workers=4,分配多个子线程,且设置pin_memory=True,直接映射数据到GPU的专用内存,减少数据传输时间。GPU和CPU的数据瓶颈得到解决。整体性能得到权衡。 3、总结: 对上面的分析总结一下,第一是增加batch size,增加GPU的内存占用...
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") ...
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...
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) ...
GPU内存占⽤率（Memory-Usage）往往是由于模型的⼤⼩以及batch size的⼤⼩，来影响这个指标显卡的GPU利⽤率（GPU-util）往往跟代码有关，有更多的io运算，cpu运算就会导致利⽤率变低。⽐如打印loss, 输出图像，等等 这个时候发现，有⼀块卡的利⽤率经常跳到1%，⽽其他三块卡经常维持在70%以上 ...
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。 这样做会消耗大量 GPU 内存。 梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。