Caffe - 显存优化 1....测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多....在训练深度网络时, GPU显存资源是有限的....资源消费者即是网络中的网络层(layers/operations), 在 GPU 保存着训练时的中间结果(intermediate results)....由于 Caffe 具有完全不同的内存模型, 其每个内存块是由 OS/GPU 来自动分配的. 在内存池中实现类似功能是比较棘手的. 相反地, 采用了一种替代方法.
深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中： 何为 “资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区： 显存和 GPU 等价，使用 GPU...0 预备知识 nvidia-smi是 Nvidia 显卡命令行管理套件，基于 NVML 库，旨在管理和监控 Nvidia GPU 设备。 ?...nvidia-smi 的输出 这是 nvidia-smi 命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU 利用率 显存占用和 GPU 利用率是两个不一样的东西，显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成的...，显存和 GPU 的关系有点类似于内存和 CPU 的关系。...gpustat 输出 显存可以看成是空间，类似于内存。 显存用于存放模型，数据 显存越大，所能运行的网络也就越大 GPU 计算单元类似于 CPU 中的核，用来进行数值计算。
深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中： 何为“资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区： 显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用...0 预备知识 nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控Nvidia GPU设备。 ?...nvidia-smi的输出 这是nvidia-smi命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU利用率 显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU计算单元和显存等组成的，显存和GPU...这里推荐一个好用的小工具：gpustat,直接pip install gpustat即可安装，gpustat基于nvidia-smi，可以提供更美观简洁的展示，结合watch命令，可以动态实时监控GPU...gpustat 输出 显存可以看成是空间，类似于内存。 显存用于存放模型，数据 显存越大，所能运行的网络也就越大 GPU计算单元类似于CPU中的核，用来进行数值计算。
服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量....这里涉及到的内容有: GPU ID 设定 GPU 显存占用按需分配 GPU 显存占用限制 GPU 显存优化 1. GPU ID 设定 #!...GPU ID 从 0 开始, GPUID=1 即表示第二块 GPU. 2. GPU 显存占用按需分配 #!...GPU 显存占用限制 #!...设定 GPU 显存占用比例实际上是避免一定的显存资源浪费. 4. GPU ID 设定与显存按需分配 #!
服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量....这里涉及到的内容有： GPU ID 设定 GPU 显存占用按需分配 GPU 显存占用限制 GPU 显存优化 1. GPU ID 设定 #!...GPU ID 从 0 开始, GPUID=1 即表示第二块 GPU. 2. GPU 显存占用按需分配 #!...GPU 显存占用限制 #!...设定 GPU 显存占用比例实际上是避免一定的显存资源浪费. 4. GPU ID 设定与显存按需分配 #!
讲解PyTorch优化GPU显存占用，避免out of memory在深度学习任务中，对于复杂的神经网络和大规模的训练数据，显存占用成为一个常见的问题。...当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时，就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题，我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。1....GPU out of memory"是指在使用GPU进行深度学习任务时，由于GPU显存不足，导致无法分配足够的显存空间来存储模型、数据和计算中间结果，从而导致程序运行失败。...梯度累积：在梯度累积的训练过程中，每个参数更新步骤的梯度被累积多次，增加了显存的消耗。多GPU并行：如果使用多个GPU并行训练，每个GPU都需要分配一部分显存来存储模型参数和计算结果。...使用更大显存的GPU：如果硬件条件允许，可以考虑使用更大显存容量的GPU来解决显存不足的问题。
在几乎所有的 LLM 面试中，有一个问题总是会被提及：“为大模型提供服务需要多少 GPU 显存？”...让我们深入探讨一下数学计算，这将帮助你估算有效部署这些模型所需的 GPU 内存。...估算 GPU 内存的公式 要估算为大型语言模型提供服务所需的 GPU 内存，可以使用以下公式： M 是 GPU 显存，以 GB（千兆字节）为单位。 P 是模型的参数数量。...例如，单个具有 80 GB 内存的 NVIDIA A100 GPU 不足以为该模型提供服务。你至少需要两个具有 80 GB 内存的 A100 GPU，才能有效地处理内存负载。...下次你规划部署时，你将确切地知道如何估算有效为你的 LLM 提供服务所需的 GPU 显存。
在终端绘制GPU显存使用曲线 这个东西的灵感来自于写torch的时候想实时看到loss和gpu使用情况，突然想到可以在终端实时显示，经过与ai的一番激烈讨，最终有了这个代码。...我们首先要获取GPU的显存使用数据，先检查是否安装了nvidia-smi, 在终端输入有正常输出即可。...首先导入所有需要的库 import subprocess import time import asciichartpy import platform 通过nvidia-smi 的命令获取已经使用的显存和所有现存...def get_gpu_used_memory(): output = subprocess.check_output(['nvidia-smi', '--query-gpu=memory.used...def draw_gpu_memory(gpu_memory_history): used_memory = get_gpu_used_memory() total_memory = get_gpu_total_memory
0 预备知识 nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控Nvidia GPU设备。 ?...nvidia-smi的输出 这是nvidia-smi命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU利用率 显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU计算单元和显存等组成的，显存和GPU...这里推荐一个好用的小工具：gpustat,直接pip install gpustat即可安装，gpustat基于nvidia-smi，可以提供更美观简洁的展示，结合watch命令，可以动态实时监控GPU...gpustat 输出 显存可以看成是空间，类似于内存。 显存用于存放模型，数据 显存越大，所能运行的网络也就越大 GPU计算单元类似于CPU中的核，用来进行数值计算。...这里某些地方的计算结果可能和上面的公式对不上, 这是因为原始的AlexNet实现有点特殊(在多块GPU上实现的). ?
PyTorch 1.4 版本开始，引入了一个新的功能 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(fraction, device)，这个功能允许用户为特定的 GPU...测试代码：torch.cuda.empty_cache() # 设置进程可使用的GPU显存最大比例为50%torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5,...torch.int8, device='cuda:0')except RuntimeError as e: print("Error allocating tensor:", e) # 打印当前GPU...保留（预留）显存：通过torch.cuda.memory_reserved(device)查询，它包括了已分配显存以及一部分由PyTorch的CUDA内存分配器为了提高分配效率和减少CUDA操作所需时间而预留的显存...这部分预留的显存不直接用于存储Tensor对象的数据，但可以被视为快速响应未来显存分配请求的“缓冲区”。
创新性：先进硬件架构与制程技术GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新，许多GPU实现高度并行化设计，以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能，并采用先进制程降低功耗与提升能效。2....实用性：显卡与显存配置优化GPU硬件技术中，显卡与显存配置的合理性影响性能。为特定场景选择合适的显卡型号和配置，以及合适的显存容量和类型，能提升数据传输与处理能力。3....代码规范度：GPU编程模型与库在编写高性能GPU应用程序时，严格遵循代码规范至关重要。使用统一编程接口和数据类型，遵循良好编程实践和优化技巧，利用GPU硬件技术生态系统提高开发效率。5....与云计算能力结合：云端GPU资源租赁将GPU硬件技术与云计算能力相结合，实现更高性能、更低成本和更好资源共享。云端GPU资源租赁使用户能灵活配置计算资源，降低硬件成本，实现快速应用部署。...与大数据处理结合：高速处理与分析GPU硬件技术在大数据处理领域具有显著优势。通过高性能GPU加速器实现对海量数据的高速处理和分析，满足大数据应用需求。
讲解GPU显存查看：nvidia-smi实时刷新引言在深度学习和计算机图形学等领域，使用GPU进行加速已经成为常见的做法。...然而，GPU的显存是一种有限的资源，我们需要时刻关注显存的使用情况，以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi，能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。...使用nvidia-smi实时刷新GPU显存要使用nvidia-smi来实时刷新GPU显存，可以按照以下步骤操作：打开一个终端窗口。...终端中将显示GPU的状态和显存使用情况，包括GPU的索引、显存使用量、显存总量、进程ID等信息。...总结使用nvidia-smi命令可以方便地实时查看GPU的状态和显存使用情况，避免出现显存溢出导致的程序错误。
GPU硬件技术：深入解析显卡、显存、算力等关键技术在现代计算设备中，GPU（图形处理器）扮演着至关重要的角色。本篇文章将深入解析有关GPU硬件的技术知识，涵盖显卡、显存、算力等关键方面。...显存技术：带宽、容量与延迟显存是GPU的重要组成部分，用于临时存储图形数据。显存的带宽、容量和延迟对GPU性能有直接影响。带宽指显存与GPU之间的数据传输能力，而容量则决定了显存能够存储的数据量。...延迟则是显存与GPU之间数据传输所需的时间，过低的延迟有利于减少数据传输瓶颈。3. 算力技术：并行计算与浮点性能算力是GPU的重要性能指标，直接反映了其处理图形数据的能力。...节能技术包括使用低功耗架构、优化渲染算法以及采用节能型显存等。动态调度策略则是在运行过程中根据工作负载和性能需求动态调整GPU的运行状态，以实现更高的能效。7....总结：GPU硬件技术涵盖了显卡、显存、算力等关键方面。本文从硬件架构、性能测评、功耗管理等角度深入解析了GPU硬件技术的核心要点，旨在帮助开发者更好地理解和运用GPU技术。
话不多说，直接上题 问：有没有什么办法让GPU显存不会溢出？ 来自社友的回答 ▼▼▼ @巴特莱•芬克： 通过谷歌大部分找到的就是 GPU 显存溢出。
摘要：本文将全面探讨GPU硬件技术，从硬件架构到性能评估，深入揭示显卡、显存、算力和功耗管理等关键要点。了解GPU硬件技术对于优化应用性能、加速计算任务以及推动科学研究具有重要意义。...因此CPU和GPU架构差异很大，CPU功能模块很多，能适应复杂运算环境；GPU构成则相对简单，目前流处理器和显存控制器占据了绝大部分晶体管。...二、显存技术：显存（Graphics Memory）是GPU中重要的组成部分，用于存储图像、计算结果、模型参数等数据。...显存大小：当模型越大，或者训练时的批量越大时，所需要的GPU内存就越多。显存位宽：位数越大则瞬间所能传输的数据量越大显存带宽：只有当内存带宽足够时才能充分发挥计算能力。...在本文中，我们深入探索了GPU硬件技术的核心要点，包括硬件架构、显存技术、算力与性能评估以及功耗管理。
GPU凭借强大的并行计算能力，成为深度学习加速的标配。然而，由于服务器的显存非常有限，随着训练样本越来越大，显存连一个样本都容不下的现象频频发生。...其实CPU和GPU是协同工作的，如果能合理地利用它们各自的优势，就能够节省显存资源（显存不够内存来凑），甚至获得更好的训练性能。...GPU模式下的模型训练如图1所示，总体可以分为4步： 第1步，将输入数据从系统内存拷贝到显存。 第2步，CPU指示GPU处理数据。 第3步，GPU并行地完成一系列的计算。...这是因为GPU卡的显存是非常有限的，一般远低于系统内存。以V100为例，其显存最高也仅有32G，甚至有些显存仅12G左右。因此当模型的参数量较大时，在GPU模式下模型可能无法训练起来。...好处一：充分利用CPU资源，避免显存超出 如果使用fluid.CUDAPlace指定了全局的运行设备，飞桨将会自动把支持GPU计算的OP分配在GPU上执行，然而当模型参数量过大并且显存有限时，很可能会遇到显存超出的情况
os os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” //这里是自己的GPU
接着做数据量小一点儿的场景，有70几万条数据，单词有6万多个，发现这个时候的GPU显存有3000多MB。训练时候的参数一模一样。按道理应该单词数多的那个显存比较大才对。...这个时候观察GPU显存，发现一开始是700多MB，盯着屏幕看了半天，突然等程序运行到1000多步的时候，发现GPU显存一下子跳到了3000多MB。这说明数据量的大小确实会对GPU显存产生影响。 ...这样就可以找到为什么GPU显存会一下子升高了。一开始训练一步一步的输出，程序都对，GPU显存也比较低，那为什么中间过程会升高呢？...结论 当数据量比较小，而GPU的显存足够存储这些数据的时候，在训练过程中会把这些数据存在GPU显存，这样每一轮训练的时候就不用从cpu读数据了，训练速度会快些。...而当数据量比较大，而GPU的显存不够时，每次GPU显存中只会存储模型和批数据。 注： 1.
监视显存使用情况 watch [options] command 每10秒更新一次显存使用情况 watch -n 10 nvidia-smi ---- ----
在进行模型推理时，需要考虑如何有效地利用和管理GPU显存。以下总结了常用的节省显存的方法。 将变量从显存释放 1....将模型和数据移动到CPU内存：如果你的模型和数据都在GPU显存中，那么你可以考虑在完成推理后将它们移动到CPU内存，以释放显存。...释放缓存 在PyTorch中，即使你已经将Tensor从GPU转移到CPU并删除了相应的变量，有时GPU的显存仍然可能不会立即释放。...因此，即使你已经删除了所有的Tensor，你可能仍然会看到GPU的显存被占用。 如果你想要立即释放这部分显存，你可以使用torch.cuda.empty_cache()函数来清空缓存分配器。...delete the variable torch.cuda.empty_cache() # clear the cache 如果你发现即使使用了torch.cuda.empty_cache()，GPU
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