print("Memory allocated on GPU: {:.2f} GB".format(memory_allocated / 1024**3)) 该代码使用torchstat库中的stat()函数来获取GPU的使用情况,其中memory_allocated参数表示当前GPU上已分配的内存大小。对比以上两种方法,使用PyTorch命令行工具非常方便,可以直接在终端中运行,适用于检查模型训练和推理过程中的内存...
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,问题解决。 2:对于DataLoader函数而言: torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, ...
torch1.6, cuda10.2, 驱动440 参数设置:shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True; 现象1:该代码在另外一台电脑上,可以将GPU利用率稳定在96%左右 现象2:在个人电脑上,CPU利用率比较低,导致数据加载慢,GPU利用率浮动,训练慢约4倍;有意思的是,偶然开始训练时,CPU利用率高,可以让GPU跑起来,但仅仅几分钟,...
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...
此外,可以策略性地将一些激活和/或参数卸载到主机内存(CPU), GPU 内存保留下来仅用于关键计算。将部分激活转移到CPU以节省GPU内存,如使用DeepSpeed进行自动管理: def offload_activation(tensor): # Move tensor to CPU to save GPU memory return tensor.cpu() ...
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。
1.2 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), 1.3 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。 2、接下来来仔细分析这些问题和处理办法。
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。