# 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' if torch.cuda....
256)),transforms.ToTensor()])# 加载图像并固定内存defload_image(image_path):image=Image.open(image_path)image=transform(image).unsqueeze(0)returnimage.pin_memory()# 为推理显式固定内存# 实时推理device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available...
pin_memory=True有助于确保数据以最高效的方式移动到 GPU,尤其是当与.to(device)中的non_blocking=True结合使用时。 2、多 GPU 或分布式训练场景 当使用多 GPU 配置时,无论是通过torch.nn.DataParallel还是torch.distributed,高效数据传输的重要性都会提高。GPU 需要尽快接收数据,避免等待数据而导致并行化效率低下。
通过设置pin_memory=True,我们告诉DataLoader在将数据传递给模型之前,先将数据加载到CUDA固定内存中。然后,在模型的前向传播过程中,我们可以直接使用位于GPU内存中的数据,从而避免了不必要的数据传输延迟。 总之,pin_memory是一个有用的参数,可以帮助我们提高数据加载的效率,特别是在处理大批量数据或使用多个GPU进行训练...
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...
pin_memory=True有助于确保数据以最高效的方式移动到 GPU,尤其是当与.to(device)中的non_blocking=True结合使用时。 2、多 GPU 或分布式训练场景 当使用多 GPU 配置时,无论是通过torch.nn.DataParallel还是torch.distributed,高效数据传输的重要性都会提高。GPU 需要尽快接收数据,避免等待数据而导致并行化效率低下。
to(device) # 在这里进行模型的训练或评估 需要注意的是,pin_memory参数仅当使用CUDA设备(即GPU)时才有效。当使用CPU作为设备时,该参数将被忽略。 总结 pin_memory是PyTorch中DataLoader的一个重要参数,它能够提高数据从CPU到GPU的传输效率,特别是在使用多个GPU进行训练时效果尤为显著。然而,它也会增加一些额外的...
最快是pinned_tensor.to(device),也就是一开始创建tensor的时候,该tensor就位于固定内存上。 最慢的是将tensor从分页内存移动到固定内存(pin_memory()),再移动到gpu上。pageable_tensor.pin_memory().to(device)。也很好理解,相对于基准,tensor多移动了一次,并且pin_memory()本身还阻塞main进程。
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。