profiler.ProfilerActivity.CUDA # 记录 CUDA 活动 ], schedule=torch.profiler.schedule( wait=1, # 等待 1 个步骤后开始记录 warmup=1, # 预热 1 个步骤 active=3 # 记录 3 个步骤 ), on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./ts'), # 输出路径,用于 TensorBoard record_shapes=...
特别是,我们希望向所有机器学习开发人员展示 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 等分析工具的可访问性。您无需成为 CUDA 专家即可通过应用我们在帖子中讨论的技术获得有意义的性能提升。 在我们的第一篇文章中,我们演示了如何使用 PyTorch Profiler TensorBoard 插件的不同视图来识别性能问题,并回顾了一些用于加速训练的...
activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA], on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./logs'), ) as prof: train(args) 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profile_m...
JupyterLab 2.3.2 including Jupyter-TensorBoard TransformerEngine v1.2.1 PyTorch quantization wheel 2.1.2 Driver Requirements Release 24.01 is based on CUDA 12.3.2, which requires NVIDIA Driver release 545 or later. However, if you are running on a data center GPU (for example, T4 or any ...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 importtorch.autograd.profilerasprofilerwithprofiler.profile(activities=[ProfilerActivity.CPU,ProfilerActivity.CUDA],on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_han...
这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验,我使用的时候也是按照这个教程来来的,有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件,然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在...
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.profiler.tensorboard_trace_handler('./logs'), ...
使用PyTorch Profiler 识别性能瓶颈 为了更好地理解性能下降的根源,我们重新运行了训练脚本,并启用了 PyTorch Profiler。结果轨迹如下图所示: 该轨迹揭示了重复出现的“cudaStreamSynchronize”操作,这些操作与 GPU 利用率的显著下降相吻合。在一个典型的训练步骤中,CPU 和 GPU 并行工作:CPU 负责诸如将数据传输到 GPU ...
运行Profiler 使用TensorBoard 查看结果并分析模型性能 借助Profiler 提高性能 使用其他高级功能分析性能 开始使用 PyTorch Profiling 工具 首先: $ pip install torch-tb-profiler import torch.profiler as profiler With profiler.profile(XXXX) 备注:关于 CUDA 和 CPU 的分析,详见Here ...
TensorBoard Profiler 中的内核视图(由作者捕获) 这份报告中最明显的一个细节是没有使用 GPU Tensors Corses。Tensor Cores,是矩阵乘法的专用处理单元,且可用于较新的 GPU 架构,它可显著提升人工智能应用的性能。缺乏使用张量核意味着这可能是一个重大的优化机会。