深度学习训练中 GPU 利用率低,CPU 占用率高:如何解决?

深度学习训练中 GPU 利用率低,CPU 占用率高:如何解决?

用 gpu 训练模型时 cpu 占用率高:探究并解决

问题描述:

在训练深度学习模型时,虽然已确认 gpu 和 pytorch 版本正确,但 gpu 利用率却很低,而 cpu 利用率却很高。原因何在?

解决方案:

以下列举了几种可能原因和解决方案:

1. gpu 未正确配置

尝试运行以下代码检查 gpu 是否配置成功:

import torch print(torch.cuda.is_avAIlable())
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如果输出为 false,则表示 gpu 未配置好。

2. 未指定 cuda 设备

确保在代码中指定了要使用的 cuda 设备,例如:

import torch device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
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然后将模型移动到指定设备:

ResNet(......).to(device)
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3. 代码自身问题

如果上述步骤无效,则可能是代码中有其他问题导致 cpu 占用率高,例如:

  • 开启了多线程或多进程进行数据处理或其他任务,导致 cpu 占用率升高。
  • 代码中存在其他耗费 cpu 的计算。

降低 cpu 占用率的建议:

  • 减少代码中的线程或多进程数量,但会牺牲速度。
  • 优化代码,减少耗费 cpu 的计算。
  • 对于深度学习模型训练来说,cpu 占用率较高是正常的。
  • 尝试增大批次大小以充分利用 gpu 内存,从而降低 gpu 利用率。

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