我们将在 NVIDIA A40 GPU 上运行实验,使用的 PyTorch 版本为 2.5.1(通过 Docker 镜像),TorchMetrics 版本为 1.6.1。 需要注意的是:指标收集的行为可能因硬件、运行时环境和模型架构而异。本文中提供的代码片段仅用于演示目的。 用于演示的ResNet模型 在下面的代码块中,我们定义了一个简单的图像分类模型,它使用 ...
理想情况下应该尽量减少 CPU 和 GPU 之间的同步点,以最大限度地提高性能。但是从上图可以看出,指标收集通过执行 CPU 到 GPU 的数据复制来触发同步事件。这需要 CPU 暂停其处理,直到 GPU 完成数据复制,进而导致 GPU 等待 CPU 恢复加载后续的 Kernel 操作。这些同步点导致 CPU 和 GPU 的利用率降低。上面的指标收...
1.1)ProfilerActivity.CPU:profiler监视包括 PyTorch operators, TorchScript functions 和 user-defined code labels (同时参考record_function用法); 1.2)ProfilerActivity.CUDA:监视CUDA kernels; 2)record_shapes:bool类型,是否记录算子(operator)的input shape size; 3)profile_memory:bool类型,是否记录模型tensor的内存...
Profiler有很多不同的选项,但最重要的是activities和profile_memory,一般情况下我们只需要这两个选项,因为启用的选项越少,开销就越小。如果只想要分析CUDA内核执行时间,那么关闭CPU分析和所有其他功能也是可以的。因为在这种模式下,我们可以理解为显卡...
Profiler有很多不同的选项,但最重要的是activities和profile_memory,一般情况下我们只需要这两个选项,因为启用的选项越少,开销就越小。 如果只想要分析CUDA内核执行时间,那么关闭CPU分析和所有其他功能也是可以的。因为在这种模式下,我们可以理解为显卡能力的真实评测。
使用memory_profiler时,可以通过装饰器或命令行的方式查看一个函数的内存变化。 4.2 安装与使用示例 pipinstallmemory-profiler 1. 然后在你的代码中使用: frommemory_profilerimportprofile@profiledeftrain_model():# 模型训练代码...passtrain_model()
(end-start)*1000)) #with torch.autograd.profiler.profile(enabled=True, use_cuda=False, record_shapes=False, profile_memory=False) as prof: with torch.autograd.profiler.profile(enabled=True, use_cuda=True, record_shapes=False, profile_memory=False) as prof: outputs = model(dump_input) print...
profiler.record_function("$NAME"):允许为函数区块添加装饰器 (decorator,指与名称相关的标签)。 profiler.profile 下的 Profile_memory=True 参数,可以对 CPU 和 GPU 的内存占用情况进行分析。 对PyTorch 模型性能进行可视化 ### 分布式训练 深度学习的最新进展证明了大型数据集和大型模型的价值,这也意味着模型训练...
使用时torch.utils.data.DataLoader，请设置num_workers > 0，而不是默认值0，和pin_memory=True，而不是默认值False。英伟达高级工程师Szymon Micacz使用了4个工作程序和固定内存，在单个训练时期内将速度提高了两倍。需要注意的是，在选择worker数量时，建议将设置为可用GPU数量的四倍。worker数量的多和少都会导致...
通过向 PyTorch Profiler传递 profile_memory=True,我们启用了内存分析功能,该功能记录在模型OP的执行过程中分配(或释放)的模型张量所使用的内存量。例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 with profile(activities=[ProfilerActivity.CUDA], profile_memory=True, record_shapes=True) as prof: mo...