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提高GPU训练利用率的Tricks

所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早之前，在小夕刚接触tensorflow和使用GPU加速计算的时候，就产生过一个疑惑。为什么显卡的显存都快满了，GPU利用率还显示这么低呢？...当时GPU利用率100%的情况基本是仅存于一块显卡塞4、5个不费显存的小任务的情况。 在比较极端的情况下，甚至GPU的利用率会降到10%以下，就像这样： ?...是不是这功率和利用率看起来不可思议！不要怀疑这是PS的图！这只是小夕的日常截图！tricks用的好GPU利用率掉不下来99%，然鹅代码写的足够蠢，也可以上不去5%！...不要急，我们来放大一下那些gpu利用率只有30%几的代码在训练时的gpu利用率的变化情况（好像句子有点长 watch -n 0.1 nvidia-smi ?...可以看到，其实gpu利用率并不是一直在比较低的水平，而是很有规律的周期性的从0涨到接近100再跌到0，再重新涨到100再跌回0。

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    实践教程｜GPU 利用率低常见原因分析及优化

    仅用于学术分享，若侵权请联系删除 一、GPU 利用率的定义 本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。...二、GPU 利用率低的本质 常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当 CPU 计算成为瓶颈时，就会出现 GPU 等待的问题，GPU 空跑那利用率就低了...GPU 利用率低 说明：例如数据存储在“深圳 ceph”，但是 GPU 计算集群在“重庆”，那就涉及跨城使用了，影响很大。...5）未启用提前加载机制来实现 CPU 和 GPU 的并行 说明：未设置 prefetch_factor 等参数或者设置的不合理，导致 CPU 与 GPU 在时间上串行，CPU 运行时 GPU 利用率直接掉...6）未设置共享内存 pin_memory 说明：未设置 torch.utils.data.DataLoader 方法的 pin_memory 或者设置成 False,则数据需从 CPU 传入到缓存 RAM

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    提升GPU利用率：探索NVIDIA的MIG与MPS虚拟化技术

    背景 目前GPU卡资源紧张且业务需求逐渐递增，存在整卡不够分配或GPU利用率低造成资源浪费的情况。...所以，长期以来，很多用户的GPU利用率都不高，基本都只有10%-30%。 GPU的切分（虚拟化）需求基本来自于两个方面，一个是普通消费者，二个是计算/服务中心。...另一个方面，大型的计算中心需要管理成千上万的GPU，服务厂商有提升集群利用率的诉求，小规格的GPU资源能够提升配置的细粒度，从而能够更好的提升集群GPU利用率。...同时，MPS还允许不同进程的kernel和memcpy操作在同一GPU上并发执行，以实现最大化GPU利用率 。 具体可以用下面2个图片对比来说明MPS的特点。...img MPS的好处是显而易见的，可以提升GPU利用率，减少GPU上下文切换时间、减少GPU上下文存储空间。总的来说，就是可以充分利用GPU资源。那么，这么好的技术，为什么在业界用得很少呢？

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    强化学习技巧四：模型训练速度过慢、GPU利用率较低，CPU利用率很低问题总结与分析。

    1.PyTorchGPU利用率较低问题原因： 在服务器端或者本地pc端， 输入nvidia-smi 来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用...GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，深度，参数量，中间每一层的缓存，都会在内存中开辟空间来进行保存，所以模型本身会占用很大一部分内存。...其实是GPU在等待数据从CPU传输过来，当从总线传输到GPU之后，GPU逐渐起计算来，利用率会突然升高，但是GPU的算力很强大，0.5秒就基本能处理完数据，所以利用率接下来又会降下去，等待下一个batch...因此，这个GPU利用率瓶颈在内存带宽和内存介质上以及CPU的性能上面。        ...，首先要将num_workers（线程数）设置得体，4,8,16是几个常选的几个参数，建议打开pin_memory打开，就省掉了将数据从CPU传入到缓存RAM里面，再给传输到GPU上；为True时是直接映射到

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    深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析

    GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，深度，参数量，中间每一层的缓存，都会在内存中开辟空间来进行保存，所以模型本身会占用很大一部分内存。...其实是GPU在等待数据从CPU传输过来，当从总线传输到GPU之后，GPU逐渐起计算来，利用率会突然升高，但是GPU的算力很强大，0.5秒就基本能处理完数据，所以利用率接下来又会降下去，等待下一个batch...其次，当你的服务器或者电脑的内存较大，性能较好的时候，建议打开pin_memory打开，就省掉了将数据从CPU传入到缓存RAM里面，再给传输到GPU上；为True时是直接映射到GPU的相关内存块上，省掉了一点数据传输时间...num_workers=8时，CPU利用率和8个连续PID任务 此时，在用nvidia-smi查看GPU的利用率，几块GPU都在满负荷，满GPU内存，满GPU利用率的处理模型，速度得到巨大提升...利用率稳定在96%左右 现象2：在个人电脑上，CPU利用率比较低，导致数据加载慢，GPU利用率浮动，训练慢约4倍；有意思的是，偶然开始训练时，CPU利用率高，可以让GPU跑起来，但仅仅几分钟，CPU利用率降下来就上不去了

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    GPU 集群资源利用率过高？从异常 ECS 实例排查到清理全实操

    在公有云GPU集群运维工作中，资源利用率畸高是高频且影响深远的痛点问题。...一、问题触发：异常高利用率的现状与核心影响GPU集群的资源异常往往隐蔽性较强，若仅依赖常规监控告警，易错过最佳处置时机。...公有云GPU资源单价远高于普通计算资源，93.56%的高利用率中，约60%的算力被无实际业务价值的异常实例占用，经测算，仅月度无效资源成本就增加30%以上，大幅拉低资源投入产出比。...最终根因总结：测试账号下的pending状态异常实例（僵尸实例），因初始化异常无法自动释放，且缺乏生命周期管控，持续占用GPU集群核心资源，导致集群利用率飙升至93.56%。...核心经验在于：面对GPU集群高利用率问题，需先排除常规诱因，再通过多维度溯源精准定位异常资源；清理操作务必以“零影响”为前提，做好前置核查与应急准备，采用分批操作、实时监控的方式规避风险；问题解决后，需从源头建立防控机制

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    VPF：适用于 Python 的开源视频处理框架，加速视频任务、提高 GPU 利用率

    同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。...该框架的主要功能是简化从 Python 开发 GPU 加速视频编码/解码的过程，可为视频处理任务（例如解码，编码，代码转换以及 GPU 加速的色彩空间和像素格式转换）提供完整的硬件加速。 ?...由于所有转码均在 GPU 上完成，因此没有明显的 CPU 负载。 ?...PySurfaceDownloader 类用于从 GPU 下载 Surface，它只包含一种方法： DownloadSingleSurface 将 GPU 端 Surface 下载到 CPU 端 numpy...而 VPF 运行的主要数据类型有两种： 用于 CPU 端数据的 NumPy 数组； 用户透明 Surface 类，表示 GPU 端数据； 由于 GPU 端内存对象分配很复杂，并且会严重影响性能，因此所有归还

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    计算CPU利用率

    一般来说对于需要大量cpu计算的进程，当前端压力越大时，CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程，即使请求很多，服务器的CPU也不一定很到，这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。...在Linux/Unix下，CPU利用率分为用户态，系统态和空闲态，分别表示CPU处于用户态执行的时间，系统内核执行的时间，和空闲系统进程执行的时间。...平时所说的CPU利用率是指： CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间。 在Linux的内核中，有一个全局变量：Jiffies。Jiffies代表时间。它的单位随硬件平台的不同而不同。...CPU的利用率就是用执行用户态+系统态的Jiffies除以总的Jifffies来表示。 在Linux系统中，可以用/proc/stat文件来计算cpu的利用率。...那么CPU利用率可以使用以下两个方法。

    5.6K100

    云原生的弹性 AI 训练系列之三：借助弹性伸缩的 Jupyter Notebook，大幅提高 GPU 利用率

    Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU，而大多数时候 GPU 并没有被使用，因此利用率低下。...资源利用率的问题 最大的挑战来自于 GPU 资源利用率。在运行的过程中即使没有代码在运行，Notebook 也会长期占用着 GPU，造成 GPU 的空置等问题。...而在这样的情况下，我们需要在对应的 Deployment 中事先申请 GPU，这样 GPU 会与对应的 Notebook 实例绑定，每个 Notebook 实例都会占用一张 GPU 显卡。...elastic-jupyter-operator 瞄准了在开发过程中的 GPU 利用率与开发效率的问题，提出了一种可行的方案，将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署，在长期空闲的情况下自动回收，...释放占用的 GPU，通过这样的方式提高资源的利用率的同时，也给予了算法工程师用户更多的灵活度。

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    【Go】map 利用率统计

    Go 中 map 利用率 今天刷 B 站看见有 Up 主在讲布隆过滤器，提到了利用率的问题，假设有一组数据，范围分布非常广，使用布隆过滤器时如何尽量少的减少内存使用，感觉除了针对特定数据的定向优化外没什么特别好的办法...然后想到类似的问题应该广泛存在于所有使用哈希表的数据结构中，那 go 中 map 的利用率如何呢？...，而利用率突然降低的节点就是发生了等量扩容。...从上面的测试可以看到最高利用率在 0.8 左右，最低利用率只有 0.4, 平均只有 0.5 左右 总结 总体利用率在 50% 左右，主要影响因素在于等量扩容，虽然 map 本就是空间换时间，但如果确实需要优化并且走投无路时...，希望这些数据或许可以提供一些参考（分片，卡利用率的点……） 最后放上一张合影： 代码

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