# 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]...
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_...
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...
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...
因为最早接触CUDA是大学时代,至今已经十多年了,有些东西用习惯了、时间久了就不太care了,最近由于工作原因又搞了会CUDA和深度学习的框架,看到pin_memory和non_blocking这两个参数设置,每次看到都想写些分析的technical report,最近由于疫情窝在家也正好是旧事重提,便有了本post。
使用torch.utils.benchmark测量pin_memory=True和pin_memory=False时的数据传输速度,切实地展示性能上的差异。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttorch.utils.benchmarkasbenchmark# 用于基准测试的大型数据集data=torch.randn(10000,256)labels=torch.randint(0,10,(10000,))dataset=...
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...