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、...
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、...
除去网上介绍的那些方法,如测试一个合适的num_worker,或者设置pin_memory为true以外,还有一些方法,比如这里有几个工具是专门用来测试GPU的使用情况的,如pytorch下的工具包 TORCH.UTILS.BOTTLENECK 还有英伟达官方提供的一个工具包: PyProf 除此之外,pytorch的另一个工具: PyTorch...
执行 kill -9 17305 完成病毒删除。在另一情况中，GPU 使用率在 0% 至 70% 间波动，显存稳定不增加。怀疑 PID=21693 的程序为问题来源，通过命令 ps aux | grep 21693 查看程序情况，后发现该程序运行结束，GPU 使用率释放。推测可能为他人借用 GPU 执行程序所致。以上为解决 GPU 利用率问题的过...
我没有运行程序, 但是GPU的使用率一只在0%~70%之间跳动, 但是显存稳定不增加, PID=21693的程序很可疑, 于是使用命令 ps aux | grep 21693 查看该程序的情况, 不过一会该程序就运行结束了, GPU使用率也释放了, 估计是别的小伙伴借用我的GPU跑程序吧 ...
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…
volatile gpu-util 100%通常出现在使用GPU监控工具(如NVIDIA的nvidia-smi)时,表示GPU的利用率当前达到了100%。这里的“volatile”指的是在监控时动态变化的数值,与“persistent”(持久化)相对,意味着这个数值是实时反映GPU当前工作状态的。gpu-util 100%
Volatile GPU-Util 浮动的GPU利用率 Uncorr. ECC Error Correcting Code，错误检查与纠正
在使用GPU训练神经网络模型时,可能会出现GPU利用率较低的情况: 可以通过以下几种方式解决: 1: 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...
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。