具体代码如下: # 获取 GPU 设备的数量gpu_count=torch.cuda.device_count()print(f"Number of available GPUs:{gpu_count}")# 查看每个 GPU 的显存使用情况foriinrange(gpu_count):allocated_memory=torch.cuda.memory_allocated(i)/(1024**2)# 转换为
device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device) 1. 2. 4. 查看显存使用情况 现在我们已经将模型分配到GPU上了,我们可以使用torch.cuda.memory_allocated()函数来查看当前模型占用的显存大小。以下是查看显存使用情况的代码: print(f"Current GPU memory usage:{torch.cuda.me...
设置pin_memory为True pin_memory (bool, optional) – IfTrue, the data loader will copy Tensors into CUDA pinned memory before returning them. If your data elements are a custom type, or yourcollate_fnreturns a batch that is a custom type, see the example below. 3:检查cuda版本是否和pytor...
1.2.2 方式二:torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(推荐) 1.2.2.1 多进程执行多卡训练,效率高 1.2.2.2 代码编写流程 1.2.2.2.1 第一步 n_gpu=torch.cuda.device_count()torch.distributed.init_process_group("nccl",world_size=n_gpus,rank=args.local_rank) 1.2.2.2.2 第二步 torch.cuda.set_devic...
前面的代码片段生成了一个报告,列出了消耗最多 GPU 执行时间的前 10 个 PyTorch 函数,分别针对编译和非编译模块。分析显示,GPU 上花费的大部分时间集中在两个模块的相同一组函数上。这里的原因是torch.compile非常擅长消除与 PyTorch 相关的框架开销。如果您的模型启动了大型、高效的 CUDA 内核,比如这里的CausalSelf...
PyTorch 中的 DistributedDataParallel 是如何实现前向传播的? 在使用 DistributedDataParallel 时,哪些因素会影响前向传播的性能? DistributedDataParallel 的前向传播与单 GPU 训练中的前向传播有哪些不同? 源码解析 PyTorch 分布式(12) --- DistributedDataParallel 之 前向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(12) ...
例如每次循环的时候），你的占卡内存会有波动的变化如下：在我的场景里，GPU Memory Usage会在3000MiB...
It consists of various methods for deep learning on graphs and other irregular structures, also known asgeometric deep learning, from a variety of published papers. In addition, it consists of easy-to-use mini-batch loaders for operating on many small and single giant graphs,multi GPU-support,...
The memory efficient implementation runsin4143.146microseconds 硬件依赖 取决于您在哪台机器上运行上述单元格以及可用的硬件,您的结果可能会有所不同。- 如果您没有 GPU 并且在 CPU 上运行,则上下文管理器将不起作用,所有三次运行应该返回类似的时间。- 取决于您的显卡支持的计算能力,闪光注意力或内存效率可能会失...
(--cfg=auto --aug=ada --metrics=fid50k_full). "sec/kimg" shows the expected range of variation in raw training performance, as reported inlog.txt. "GPU mem" and "CPU mem" show the highest observed memory consumption, excluding the peak at the beginning caused bytorch.backends.cudnn....