TensrFlow训练进程收到样本数据后,走原生的TensrFlow特征解析逻辑,拿到特征数据后通过GPU MemcpyH2D到GPU显存中。我们通过模块化压测分析发现,数据分发层的样本拉取、TensrFlow层的特征解析以及特征数据MemcpyH2D到GPU等几个流程,都存在较大的性能问题(图中黄色流程所示),以下详细介绍我们在这几块所做的性能优化
TensrFlow训练进程收到样本数据后,走原生的TensrFlow特征解析逻辑,拿到特征数据后通过GPU MemcpyH2D到GPU显存中。我们通过模块化压测分析发现,数据分发层的样本拉取、TensrFlow层的特征解析以及特征数据MemcpyH2D到GPU等几个流程,都存在较大的性能问题(图中黄色流程所示),以下详细介绍我们在这几块所做的性能优化工作。
tensorflow::Tensor inputTensor(gpu_allocator,DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1,Col_num,tempfftsize,1})); auto inputTensor_flat= inputTensor.flat<float>(); cudaMemcpy(&inputTensor_flat(0), d_LogSpec, tempfftsize * Col_num *sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToDevice);//d_LogSpec为输入...
TensrFlow训练进程收到样本数据后,走原生的TensrFlow特征解析逻辑,拿到特征数据后通过GPU MemcpyH2D到GPU显存中。我们通过模块化压测分析发现,数据分发层的样本拉取、TensrFlow层的特征解析以及特征数据MemcpyH2D到GPU等几个流程,都存在较大的性能问题(图中黄色流程所示),以下详细介绍我们在这几块所...
总第497篇 2022年 第014篇 美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了Booster GPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性,从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化,最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的
TensrFlow训练进程收到样本数据后,走原生的TensrFlow特征解析逻辑,拿到特征数据后通过GPU MemcpyH2D到GPU显存中。我们通过模块化压测分析发现,数据分发层的样本拉取、TensrFlow层的特征解析以及特征数据MemcpyH2D到GPU等几个流程,都存在较大的性能问题(图中黄色流程所示),以下详细介绍我们在这几块所做的性能优化工作。
原代码使用tf.train.string_input_producer加载数据,在GPU上每个iter的时间如上所示,在0.5秒左右 在NPU上使用tf.train.string_input_producer加载数据会报错,无法跑通 于是在NPU上,将tf.train.string_input_producer改为tf.data.TFRecordDataset加载数据,每个iter时间在3.7秒左右 而在GPU上,同样使用tf.data.TFRecord...
例如,对于 Linux x86_64 系统,TensorFlow 提供了libtensorflow.tar.gz文件(分为 CPU 版本和 GPU 版本),你可以下载并解压缩。这个压缩包内含 TensorFlow C 共享库(Linux 系统下是libtensorflow.so,Windows 系统下是tensorflow.dll)以及 C 语言的头文件:
在TensorFlow 2.0中清理GPU内存的方法是使用tf.config.experimental.set_memory_growth函数来设置GPU内存增长策略。该函数可以将GPU内存分配设置为按需增长,以便在需要时分配所需的内存,并在不使用时释放内存。 以下是在TensorFlow 2.0中清理GPU内存的步骤: 导入TensorFlow库: 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf ...
3. 如果CPU端发送给GPU端的指令为cudaMemcpy,如果待传输的数据是pageable memory,那么CPU端需要在host内存中临时申请pinned memory,把待传输的数据copy到这个pinned memory,然后发送指令给GPU,要GPU将这块pinned memory中的数据copy走,然后CPU端陷入阻塞状态,等待GPU端copy任务结束再唤醒,而GPU端收到这条copy指令后把该...