關於GPU的利用率低的問題
深度學習PyTorch，TensorFlow中GPU利用率較低，CPU利用率很低，且模型訓練速度很慢的問題總結與分析 ...
原文：【深度學習 有效煉丹】多GPU使用教程, DP與DDP對比, ray多線程並行處理等 [GPU利用率低的分析]
前言 更新日志： ：新增一個DDP 加載模型時顯存分布不均問題，見目錄遇到的問題及解決處 主要是上次server 被自己一個train 直接線程全部拉滿了 沒錯 ... server 也被拉滿過 emm我一開始還沒發現 原來是我拉滿的 現場實況 后面劉所就跟我說讓我看看是不是dataset里面的處理太多了，這樣下來GPU占着 使用率也不高，建議先處理完了再直接由load進來 直接訓練 因為ser ...
2022-02-28 20:39 0 1965 推薦指數：
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第一是增加batch size，增加GPU的內存占用率，盡量用完內存，而不要剩一半，空的內存給另外的程序用，兩個任務的效率都會非常低。 第二，在數據加載時候，將num_workers線程數設置稍微大一點，推薦是8,16等，且開啟pin_memory=True。不要將整個任務放在主進程里面做 ...
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