x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) # pytorch已经弃用的方法 # x_gpu = x_cpu.cuda() # === module to cuda # flag = 0 flag = 1 if flag: net = nn.Sequential(nn.Linear(3, 3)...
如果你正在处理大规模数据集、实时推理或复杂的多 GPU 训练任务,将pin_memory设为True可以提高 CPU 与 GPU 之间的数据传输速度,有可能节省关键的毫秒甚至秒级时间,而这些时间在数据密集型工作流中会不断累积。 你可能会产生疑问:为什么pin_memory如此重要?其本质在于:pin_memory设为True时会在 CPU 上分配页面锁定(...
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,...
pin_memory:表示要将load进来的数据是否要拷贝到pin_memory区中,其表示生成的Tensor数据是属于内存中的锁页内存区,这样将Tensor数据转义到GPU中速度就会快一些,默认为False。通常情况下,数据在内存中要么以锁页的方式存在,要么保存在虚拟内存(磁盘)中,设置为True后,数据直接保存在锁页内存中,后续直接传入cuda;否则需...
train_loader=DataLoader(dataset=train_data,batch_size=16,shuffle=True,num_workers=8,pin_memory=...
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data_set,batch_size=batch_size,sampler=val_sampler,pin_memory=True,num_workers=nw,collate_fn=val_data_set.collate_fn) 如果有预训练权重的话,需要保证每块GPU加载的权重是一模一样的。需要在主进程保存模型初...
What about reading from a Halide::Runtime::Buffer allocated on GPU memory? I want to read a 2D float32 buffer stored on GPU, so I wrote the following code std::vector<int64_t> dims = {height, width}; std::vector<int64_t> strides = {Buffer.stride(0), Buffer.stride(1) }; auto...
DataLoader 包含非常多的参数,除了 batch_size 和 shuffle,num_workers 和 pin_memory 对于高效加载数据同样非常重要。例如配置 num_workers > 0 将使用子进程异步加载数据,而不是使用一个主进程块加载数据。参数 pin_memory 使用固定 RAM 以加速 RAM 到 GPU 的转换,且在仅使用 CPU 时不会做任何运算。
# main process may still need to continue to run, and we want cleaning # up code in the workers to be executed (e.g., releasing GPU memory). # Naturally, we implement the shutdown logic in `__del__` of # DataLoaderIterator. # # We delay the discussion on the logic in this case...
Which backend to use? In the past, we were often asked: “which backend should I use?”. Rule of thumb Use the NCCL backend for distributed GPU training. Use the Gloo backend for distributed CPU training. init_method分析 ‘init_method’支持三种方式: ...