# 示例数据集data = torch.randn(10000, 256)labels = torch.randint(0, 10, (10000,))dataset = TensorDataset(data, labels)dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=128, pin_memory=True) # 使用 pin_memory=True 分析...
但是CPU将数据从pageable 内存拷贝到 临时的 pinned 内存是有时间开销的,而且这个pinned 内存 还只是临时的,所以用完之后会被销毁。所以为了进一步提高效率,我们需要设置pin_memory=True,作用就是从一开始就把一部分内存给锁住(上图(右)),这样一来就减少了Host内部的开销,避免了CPU内存拷贝时间。 按照官方的建议[1]...
在仅CPU 设置中,启用pin_memory=True只会消耗额外的 RAM 而没有任何好处,这可能导致内存密集型任务的性能下降。因此,对于仅 CPU 的工作流,请保持此设置禁用。 2、数据密集程度低的任务或小型数据集 有时添加pin_memory=True可能是多余的。对于加载后很容易放入 GPU 内存的较小数据集,pin_memory的好处可以忽略不...
pin_memory()阻塞式 pin_memory()虽然是将tensor从CPU的固定内存(RAM)移动到GPU,加快了这个移动速度,但pin_memory本身是阻塞main进程的!这也是为什么,如果直接调用pin_memory反而会拖慢性能!让我们看一组实验数据: # A tensor in pageable memorypageable_tensor=torch.randn(1_000_000)# A tensor in page-lock...
(root='path/to/data',transform=transform)# 使用 pin_memory=True 的 DataLoaderdataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=True# 加快数据向 GPU 的传输速度)# 数据传输至 GPUdevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')forbatchin...
pin_memory是DataLoader的一个可选参数,下面是对它的详细解释: 1. 什么是PyTorch DataLoader的pin_memory参数? pin_memory是一个布尔值参数,用于指定是否将数据从常规的CPU内存中复制到CUDA固定(pinned)内存中。CUDA固定内存是一种特殊的内存区域,数据从这种内存到GPU内存的传输速度要比从常规CPU内存快得多。 2. ...
简介:在PyTorch中,DataLoader是一个强大的工具,用于加载数据并将其提供给模型进行训练。pin_memory是DataLoader的一个可选参数,它决定了数据是否应该被预先加载到CUDA固定(pinned)内存中。本文将详细解析pin_memory参数的作用、使用场景以及如何正确使用它来提高数据加载的效率。
简单来说,pin_memory指的是一种特殊的内存区域,用于存储从CPU转移到GPU的数据。当我们将数据放入pin_memory时,数据会自动从CPU内存移动到GPU内存,并且在此过程中保持数据在内存中的连续存储。这种特性可以减少数据传输的开销,从而显著提高数据加载的速度。 那么,如何使用pin_memory参数呢?在创建DataLoader时,我们可以将...
以下是启用pin_memory=True可以在工作流程中产生显著效果的情况。 1、使用高吞吐量数据加载器的 GPU 训练 在基于 GPU 的训练中,特别是在处理大型数据集(如高分辨率图像、视频或音频)时,数据传输的瓶颈会导致效率低下。如果数据处理的速度太慢,GPU 最终会处于等待状态,实际上浪费了处理能力。通过设置pin_memory=True...
Pytorch官方的建议是pin_memory=True和non_blocking=True搭配使用,这样能使得data transfer可以overlap computation。x = x.cuda(non_blocking=True) pre_compute() ... y = model(x)注意non_blocking=True后面紧跟与之相关的语句时,就会需要做同步操作,等到data transfer完成为止,如下面代码示例x=x.cuda(non_...