今日,一位名为 David Page 的 myrtle.ai 科学家和他的团队对 ResNet 训练进行了一系列改造,将在单 GPU 上训练 CIFAR10 数据集并达到 94% 准确率所需的时间减少到了 26 秒,比 DAWNBench 排行榜现在的第一名高了 10 秒以上。这一项目获得了 Jeff Dean 的点赞。 myrtle.ai 研究科学家 David
cmd:python TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} -m: Model Name -b: Batch Size -s: Input Size 若需要指定显卡,请使用CUDA_VISIBLE_DEVICES={id} 例如,若想指定1卡用于训练:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} ...
如果你的模型架构保持固定，输入大小保持不变，则可以设置torch.backends.cudnn.benchmark = True，启动 cudNN 自动调整器。它将对cudNN中计算卷积的多种不同方法进行基准测试，以获得最佳的性能指标。7、防止CPU和GPU之间频繁传输数据。注意要经常使用tensor.cpu()将tensors从GPU传输到CPU，.item()和.numpy()也是...
经过compile的模型内部已经包含trt-engine了，可以直接拿来跑和benchmark：lowered_module = compile( ...
master(一般是GPU0)从磁盘或者合页内存中取数据。 master将数据分到其他GPU上 master将模型复制到其他GPU上 每块GPU单独进行前向计算,得到输出 master收集每块GPU上的输出,计算损失 master将损失分到其他卡上,每块卡单独进行反向传播,计算梯度 master收集每块GPU上的梯度,汇总以后,进行reduce操作,结果分发到每块卡上。
cmd:python TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} -m: Model Name -b: Batch Size -s: Input Size 若需要指定显卡,请使用CUDA_VISIBLE_DEVICES={id} 例如,若想指定1卡用于训练:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} MODELDEVICEPARAMs/MBINPUT SIZEFLOPsBATCH_SIZETIME EACH...
Deepytorch Training是阿里云自研的AI加速器,面向传统AI和生成式AI场景,在模型训练过程中,可提供显著的训练加速能力。本文主要介绍安装并使用Deepytorch Training的操作方法。 说明 关于Deepytorch Training的更多信息,请参见什么是Deepytorch Training(训练加速)。 前提条件 已创建阿里云GPU实例,且GPU实例需满足以下要求: ...
如果你的模型架构保持不变、输入大小保持不变，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True。 7. 小心 CPU 和 GPU 之间频繁的数据传输 当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU（或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU）时，代价是非常昂贵的。item() 和 .numpy() 也是一样可以使用. ...
cuDNN支持多种算法来计算卷积,autotuner会运行一个较短的benchmark来选择(对于当前平台)具有最佳性能的算法。具体用法是设置: torch.backends.cudnn.benchmark = True 增大batch size 增大batch size以最大化利用GPU显存,使用AMP(Automatic Mixed Precision)可以进一步减少显存要求从而进一步增大batch size。增加batch size...
每个GPU使用这些数据来独立计算梯度更新。例如，如果你要使用两个GPU和32的批处理大小，一个GPU将处理前16条记录的向前和向后传播，第二个处理后16条记录的向后和向前传播。这些梯度更新然后在gpu之间同步，一起平均，最后应用到模型。(同步步骤在技术上是可选的，但理论上更快的异步更新策略仍是一个活跃的研究...