weight = torch.as_tensor(weight, dtype=self.dtype, device=self.device) 此操作将默认的标量值 weight=1.0 转换为 PyTorch 张量,并将其放置在 GPU 上。同步事件的发生原因是,此操作会触发 CPU 到 GPU 的数据复制,这需要 CPU 等待 GPU 处理复制的值。 优化1:显式指定
weight=torch.as_tensor(weight, dtype=self.dtype, device=self.device) 1. 此操作将默认的标量值 weight=1.0 1. 转换为 PyTorch 张量,并将其放置在 GPU 上。同步事件的发生原因是,此操作会触发 CPU 到 GPU 的数据复制,这需要 CPU 等待 GPU 处理复制的值。 优化1:显式指定权重值 既然我们已经找到了问题...
熟悉PyTorch Profiler在进行任何优化之前,你必须了解代码的某些部分运行了多长时间。Pytorch profiler是一个用于分析训练的一体化工具。它可以记录:CPU操作时间、CUDA内核计时、内存消耗历史。要记录事件,只需要将训练嵌入到分析器上下文中,如下所示:imp...
Pytorch profiler是一个用于分析训练的一体化工具。它可以记录: CPU操作时间、CUDA内核计时、内存消耗历史 要记录事件,只需要将训练嵌入到分析器上下文中,如下所示: 然后就可以启动tensorboard查看分析轨迹。如果这一步有问题,请查看是否安装了torch-tb-profiler。 Profiler有很多不同的选项,但最重要的是activities和profil...
Pytorch profiler是一个用于分析训练的一体化工具。它可以记录: CPU操作时间、CUDA内核计时、内存消耗历史 要记录事件,只需要将训练嵌入到分析器上下文中,如下所示: import torch.autograd.profiler as profiler with profiler.profile( activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA], on_trace_ready=torch....
with profiler.record_function("train_step"): step(**result) 或者增加更精细的自定义的标签,这里的名称将在跟踪中可见,我们就可以更简单的追踪想要的东西了。 with profiler.record_function("transformer_layer:self_attention"): data = self.self_attention(**data) ...
with profiler.record_function("train_step"): step(**result) 1. 2. 3. 4. 5. 或者增加更精细的自定义的标签,这里的名称将在跟踪中可见,我们就可以更简单的追踪想要的东西了。 with profiler.record_function("transformer_layer:self_attention"): ...
table(sort_by="self_cuda_memory_usage", row_limit=10)) 0x2. Flops Profiler 对应原始的教程:https://www.deepspeed.ai/tutorials/flops-profiler/ 在这个教程中,我们将介绍 DeepSpeed Flops Profiler,并提供其使用的示例。 总览 有效利用硬件资源对于良好的性能至关重要,但在现有的大规模模型训练和推理实现...
使用Ascend PyTorch Profiler接口开启PyTorch训练时的性能数据采集。 在训练脚本(如train_*.py文件)内添加如下示例代码进行性能数据采集参数配置,之后启动训练。下列示例代码中,加粗字段为需要配置的参数、方法、类和函数。示例一(使用torch_npu.profiler.profile类采集性能数据): import torch import torch_npu...
withprofiler.record_function("forward_pass"):result=model(**batch)withprofiler.record_function("train_step"):step(**result) 或者增加更精细的自定义的标签,这里的名称将在跟踪中可见,我们就可以更简单的追踪想要的东西了。 withprofiler.record_function("transformer_layer:self_attention"):data=self.self_...