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...
# 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...
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...
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=...
1. pin_memory 1.1 什么是锁页内存(Pinned Memory/PageLocked Memory)?什么是"Pinned"? 参考Cuda锁页内存和零复制 通常我们的主机处理器是支持虚拟内存系统的,即使用硬盘空间来代替内存。大多数系统中虚拟内存空间被划分成许多页,它们是寻址的单元,页的大小至少是4096个字节。虚拟寻址能使一个连续的虚拟地址空间映射...
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。
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. ...
1. pin_memory 1.1 什么是锁页内存(Pinned Memory/PageLocked Memory)?什么是"Pinned"? 参考Cuda锁页内存和零复制 通常我们的主机处理器是支持虚拟内存系统的,即使用硬盘空间来代替内存。大多数系统中虚拟内存空间被划分成许多页,它们是寻址的单元,页的大小至少是4096个字节。虚拟寻址能使一个连续的虚拟地址空间映射...
简介:在 PyTorch 中,`pin_memory` 是一个重要的设置,可以显著提高 CPU 与 GPU 之间的数据传输速度。当 `pin_memory=True` 时,数据会被固定在 CPU 的 RAM 中,从而加快传输到 GPU 的速度。这对于处理大规模数据集、实时推理和多 GPU 训练等任务尤为重要。本文详细探讨了 `pin_memory` 的作用、工作原理及最...