当训练时GPU利用率很低而内存占比很高时,可以尝试以下方法提高GPU利用率: 批量化操作:将输入数据进行批量处理,可以减少传输和计算的开销。使用PyTorch的DataLoader,并设置适当的batch_size,可以同时处理多个样本,提高GPU利用率。 异步数据加载:使用PyTorch的DataLoader中的num_workers参数,设置合适的数值,可以实现在数据加载...
了解GPU的CUDA原理的都知道一个kernel往往并不能利用整块GPU的所有流处理器,所以使用kernel占用的时间并不能完全体现出GPU的使用率。但是这不是说明现在所使用的GPU利用率的计算方法就有很大问题呢,其实也不尽然,这种GPU利用率也是有其无奈的地方的。GPU的kernel往往是独占一整块显卡的,也就是说如果没有开mps服务、...
可以看到2070super显卡共有2560个cuda cores,也就是有2560个流处理器,那么上面的代码运行起来的话其实整个GPU的运算载荷为32/2560=1/80,可以看到上面的代码运行起来载荷是如此的低,但是使用nvidia-smi 命令查看GPU的利用率就可以看到其数值为100% (如下图)。 --- 上面的代码Demo说明的就是一个占GPU载荷1/80的...
这个nvidia forum中提到,应该是GPU默认打开了ECC(error correcting code, 错误检查和纠正),会占用显存和降低显卡性能,打开Persistence Mode Enabled(用root执行nvidia-smi -pm 1)后5、6号显卡的显卡使用率恢复正常水平,问题解决。 2:对于DataLoader函数而言: torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuff...
除了频繁的io以外,还有一个可能的原因会导致Low volatile GPU-Util but high GPU Memory Usage这个问题: ECC 应该是GPU默认打开了ECC(error correcting code, 错误检查和纠正),会占用显存和降低显卡性能,打开Persistence Mode Enabled(用root执行nvidia-smi -pm 1)后5、6号显卡的显卡使用率恢复正常水平,问题解决。
nvidia-smi Volatile GPU-Util 100%, always, reboot operating system can not fixforums.developer.nvidia.com/t/nvidia-smi-volatile-gpu-util-100-always-reboot-operating-system-can-not-fix/70409 找到解决问题的命令 sudo nvidia-smi -pm 1, 嘿嘿, 还是不管用,: ...
使用 nvidia-smi 查找进程 ID。执行 kill -9 PID 杀死进程。杀掉病毒后，几秒内病毒会以新进程 ID 自动重启。为彻底解决，执行以下步骤：使用 ls -l /proc/17305 查看病毒进程文件夹。删除 cwd 和 exe 对应文件夹下的 .font-unix 文件。执行 kill -9 17305 完成病毒删除。在另一情况中，GPU ...
When I run the code, I find that the volatile GPU-Util is only 2% or 1% while the Memory-Usage is 8 GB. Do you guys know how to achieve a more efficient volatile GPU-Util? Thanks a lot!Owner sgrvinod commented Mar 26, 2019 Hi @ruizhao1997, I suspect this is because the data...
我想问一下,在训练过程中,又出现Memory-Usage有占用,但是Volatile GPU-util却显示0%的情况吗