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...
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...
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...
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 ...
Volatile-GPU-Util为0,但GPU可用True,在网上搜索相关解决方法,提到指定GPU,在调用程序时在前面指定GPU的使用编号,用下面的语句 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py 但会发现没有“CUDA_VISIBLE_DEVICES”这个命令,因为这是Linux系统的命令,windows不适用。
深度学习学习——提升GPU的利用率(Volatile GPU-Util),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
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...
列举可能导致volatile gpu-util 100%的原因 高负载计算任务:如深度学习训练、复杂的图形渲染、大规模数据处理等,这些任务会大量占用GPU资源,导致利用率达到100%。 资源竞争:如果有多个程序或进程同时请求GPU资源,且它们的需求都较高,就可能出现GPU资源被完全占用的情况。 软件或驱动问题:在某些情况下,软件bug或GPU驱动...
Dear all, I have a problem. GPU-Util 100%, I have try following commands, but these are not working. sudo nvidia-smi -pm 1 sudo nvidia-smi -r reboot Operating System How can i fix this problem, here is nvidia-smi out…