原文:深度学习PyTorch中GPU利用率较低,CPU利用率很低

参考链接:https: blog.csdn.net qq article details 总结一下,第一是增加batch size,增加GPU的内存占用率,尽量用完内存,而不要剩一半,空的内存给另外的程序用,两个任务的效率都会非常低。 第二,在数据加载时候,将num workers线程数设置稍微大一点,推荐是 , 等,且开启pin memory True。,直接映射数据到GPU的专用内存,减少数据 ...

2019-09-09 10:32 0 5166 推荐指数:

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深度学习PyTorch,TensorFlowGPU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

第一是增加batch size,增加GPU的内存占用率,尽量用完内存,而不要剩一半,空的内存给另外的程序用,两个任务的效率都会非常低。 第二,在数据加载时候,将num_workers线程数设置稍微大一点,推荐是8,16等,且开启pin_memory=True。不要将整个任务放在主进程里面做 ...

Tue Aug 31 00:14:00 CST 2021 0 93
tensorflowGPUCPU利用率以及内存相关问题

转载:来源CSDN https://blog.csdn.net/qq_34405401/article/details/108519823 1. GPU内存占用率问题 这往往是由于模型的大小以及batch size的大小,来影响这个指标。当你发下你的GPU用率很小 ...

Tue Apr 20 05:04:00 CST 2021 0 488
提高GPU利用率

如何提高GPU利用率(更新) 核心宗旨:通过调整网络结构,batcsize大小,worker 数量,让数据读取的时间与网络前向传播和反向更新时间大致相同 一般的瓶颈就在 I/O 上面,因此可以预先把很多图片、特征等小文件存储到 LMDB 数据库,加快磁盘 I/O 速度,工具传送门 ...

Tue Sep 01 01:37:00 CST 2020 0 900
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。比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销。因为在I/O吞吐量一定时,小文件的读写 ...

Mon Oct 19 22:42:00 CST 2015 2 4661
关于 CPU 利用率的思考

CPU利用率 在操作系统、计算机组成原理等计算机相关书中经常会看到诸如 “ 尽可能使CPU保持 ‘忙’ ” ,“ 提高CPU利用率 ” 等语句。但是当点开 Windows 的任务管理器观察到 CPU 利用率过高,计算机会出现卡顿。一般 CPU 利用率达到 100% 时还有可能造成死机 ...

Tue Mar 15 21:16:00 CST 2022 0 1170
CPU利用率、内存利用率、磁盘IO、网卡负载解读和学习

CPU(CentralProcessing Unit): 中央处理器,是计算机的重要设备之一。功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件的数据。 CPU利用率CPU Usage):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 ...

Fri Feb 26 20:30:00 CST 2021 0 418
关于GPU利用率低的问题

深度学习PyTorch,TensorFlowGPU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 ...

Sun Oct 25 05:58:00 CST 2020 0 1396
cpu时间 / cpu利用率计算

CPU时间即反映CPU全速工作时完成该进程所花费的时间 cpu时间计算CPU TIME = (# of CPU Clock Cycles) x Clock Period // “#” 表示消耗的CPU时钟周期个数 = (# of CPU Clock Cycles)/(Clock ...

Sat Nov 07 00:10:00 CST 2015 0 6988
 
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