GPU 训练时 CPU 利用率过高,如何解决?

GPU 训练时 CPU 利用率过高,如何解决?

解决 gpu 模型训练期间 cpu 利用率高的难题

问题描述:使用 cuda 11.6 和 pytorch 1.12 进行 gpu 模型训练,但观察到 gpu 利用率极低,而 cpu 利用率却高达 95%。

可能的解决方案:

1. 验证 gpu 配置:

import torch print(torch.cuda.is_avAIlable())
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如果输出为 false,则表明 gpu 配置未成功。

2. 指定 cuda 设备:

在代码中明确指定 cuda 设备。例如:

import torch device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' from torchvision.models import ResNet ResNet(......).to(device)
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3. 代码问题:

如果 gpu 和 cuda 配置无误,则问题可能出在代码本身。 检查代码中是否存在线程或多进程,这些操作会增加 cpu 利用率。 尝试减少这些操作的并行度以降低 cpu 利用率,但也可能导致速度下降。

4. 增大批次大小:

增大批量大小可以 zwiększ利用 gpu 内存。 通过这样做,即使 gpu 利用率略低,模型也可以处理更多数据。

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