本人在调试推理代码过程中,由于未在model=AutoModelForCausalLM模型头内设置torch_dtype=torch.float16,将模型精度由32降低为16,导致总是CUDA out of memory。 开始是V100单卡32G尝试运行float32的baichuan2,报CUDA out of memory, 于是采用device_map="auto"多卡计算,未指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,导致总去抢占...
本人在调试推理代码过程中,由于未在model=AutoModelForCausalLM模型头内设置torch_dtype=torch.float16,将模型精度由32降低为16,导致总是CUDA out of memory。 开始是V100单卡32G尝试运行float32的baichuan2,报CUDA out of memory, 于是采用device_map="auto"多卡计算,未指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,导致总去抢占...
如图举例说明,假设有一个包含四个算子 V0、V1、V2、V3 的计算图,如果不控制算子执行顺序,如左图所示按照 V0-V1-V2-V3 的顺序执行,若每个 Tensor 按照默认方式进行显存地址申请,则可能出现如 B 图左半部分所示的情况,即显存容量不足以容纳所有 Tensor,导致 out of memory 错误。 然而,如果我们能够预判并精...
如图举例说明,假设有一个包含四个算子 V0、V1、V2、V3 的计算图,如果不控制算子执行顺序,如左图所示按照 V0-V1-V2-V3 的顺序执行,若每个 Tensor 按照默认方式进行显存地址申请,则可能出现如 B 图左半部分所示的情况,即显存容量不足以容纳所有 Tensor,导致 out of memory 错误。 然而,如果我们能够预判并精...
在通信优化层面,我们主要完成了三项核心任务以提升分布式训练效率:首先,我们合并了一些零散的 collective 通讯算子,通过减少算子数量来降低通讯开销和调度复杂度,其次,我们将合并的 collective 通讯算子移至独立的 CUDA Stream 上执行,这样一来,就能够异步实现计算与通讯的重叠执行。最后,我们充分利用了 OpenXLA 的 Latenc...
如图举例说明,假设有一个包含四个算子 V0、V1、V2、V3 的计算图,如果不控制算子执行顺序,如左图所示按照 V0-V1-V2-V3 的顺序执行,若每个 Tensor 按照默认方式进行显存地址申请,则可能出现如 B 图左半部分所示的情况,即显存容量不足以容纳所有 Tensor,导致 out of memory 错误。
在通信优化层面,我们主要完成了三项核心任务以提升分布式训练效率:首先,我们合并了一些零散的 collective 通讯算子,通过减少算子数量来降低通讯开销和调度复杂度,其次,我们将合并的 collective 通讯算子移至独立的 CUDA Stream 上执行,这样一来,就能够异步实现计算与通讯的重叠执行。最后,我们充分利用了 OpenXLA 的 Latenc...
当计算机的内存充足的时候,可以设置pin_memory=True。设置pin_memory=True,则意味着生成的 Tensor 数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。同时,由于pin_memory的作用是将张量返回之前将其复制到 CUDA 固定的内存中,所以只有在 CUDA 环境支持下才有用。
当计算机的内存充足的时候,可以设置pin_memory=True。设置pin_memory=True,则意味着生成的 Tensor 数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。同时,由于pin_memory的作用是将张量返回之前将其复制到 CUDA 固定的内存中,所以只有在 CUDA 环境支持下才有用。
6 锁页内存 (Memory Pinning) 7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准 迭代器 理解Python的迭代器是解读PyTorch 中 torch.utils.data模块的关键。在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter...