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...
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...
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...
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...
我们能够看到torch.compile 增加了GPU张量核心的利用率(从51%到60%),并且它引入了使用Triton开发的GPU内核。 调试模型编译问题 torch.compile 目前处于测试阶段,如果你遇到问题,并且幸运的话,会得到一个信息错误,我们可以直接搜索解决,或者问问chatgpt。但是如果你不那么幸运,就...
但是PyTorch 提供了两个使其特别适用于深度学习的特点:首先,它利用图形处理单元(GPU)进行加速计算,通常比在 CPU 上进行相同计算速度提高了 50 倍。其次,PyTorch 提供了支持数值优化的功能,用于训练深度学习所使用的通用数学表达式。请注意,这两个特点不仅适用于深度学习,而且适用于科学计算。事实上,我们可以将 PyTorch...
现在这很有效,因为张量乘法将在多核 GPU 上并行执行。 使用完整数据集的梯度下降的变种称为批梯度下降。 它并不比 SGD 更好。 批量梯度下降实际上提高了效率,但降低了网络的泛化能力。 SGD 必须逐个通过噪声,因此它将具有很高的抖动率,这会导致网络移出局部最小值,而分批梯度下降避免了陷入局部最小值的机会。
一直以来，人们对于调大batch没有定论。一般来说，在GPU内存允许的情况下增大batch将会增快训练速度，但同时还需要调整学习率等其他超参数。根据经验，batch大小加倍时，学习率也相应加倍。OpenAI 的论文表明不同的batch大小收敛周期不同。Daniel Huynh用不同的batch大小进行了一些实验（使用上述1Cycle 策略），实验中他...