1 常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU2）估计模型显存3）显存不足时的Trick4）提高GPU内存利用率2 数据处理及算法角度提高利用率1 常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU 监控GPU最常用的当然是nvidia-smi，但有一个工具能够更好的展示信息：gpustatnvidia-smi
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2023-10-30 13:55:57
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编者荐语显存占用和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C
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2023-12-19 10:28:32
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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？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML
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2021-04-09 15:30:31
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx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...
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2021-10-26 14:50:35
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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？
Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？
显存占用越多，程序越快？
显存占用大小和batch size大小成正比？
0 预备知识
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2021-07-16 18:31:39
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TensorFlow 是一个非常强大的工具，专注于一种称为深层神经网络（DNN）的神经网络。 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务，例如图像识别、手写识别、自然语言处理、聊天机器人等等。-- Akshay Pai
本文导航-1、 安装 CUDA22%-2、安装 CuDNN 库35%-3、 在 bashrc 中添加安装位置60%-4、 安装带有 GPU 支持的 TensorFlow6
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2024-01-03 18:55:02
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https://blog.csdn.net/weixin_43026262/article/details/96024747?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.c
原创
2021-06-18 14:52:42
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深度学习中GPU和显存分析
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2021-07-13 17:55:27
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作者：老宋的茶书会前言最近跑的模型都比较大，尤其是Bert， 这真的是难为我 1080ti 了， 在Bert的Example中，官方提供了一些 Trick 来帮助我们加速训练，很良心， 但感觉还不够，于是花费一些时间整理出一个 Trick 集合，来帮助我们在显存不足的时候来嘿嘿嘿。本文分为两大部分，第一部分引入一个主题：如何估计模型所需显存， 第二个主题：GPU显存不足时的各种 Trick 。监控
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2024-01-03 13:18:04
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通过软件查看显存参数说了这么多深奥的东西，相信各位读者也看腻了，所以接下来来点干货，我来教教DIY初学者如何查看显卡的显存参数。需要的软件就一个，那就是显卡最强检测软件——GPU-Z，这款软件可谓是DIY玩家的必备软件，其知名度已经无需赘言。GPU-Z最核心的要务就是显卡信息与状态的显示，其界面虽然简洁清晰，但整体信息呈现量却并不小。我们这次主要用这款软件查看显存相关参数，所以就不对GPU部分的参
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2023-11-25 13:32:28
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本文目录1.数据预处理2.特征构建3.特征选择4.LightGBM模型构建5.自动调参方法一.数据预处理1.1 离群点处理Tukey Method:一种利用数据四分位差的检测方法。通过计算特征的 IQR 四分位差，得到 outlier_step=1.5*IQR，如果值大于(上四分位数+outlier_step)或者小于(下四分位数-outlier_step),就判定这个值为离群点。为减小盲目删除样
出现这条信息就说明当前环境中可分配给跑训练的显存不够了，有两种可能原因： 1、显卡的显存确实太小，训练网络的要求高于这张显卡。解决办法只有换大显存显卡。 2、系统的进程太多，有可能跑之前调试的代码进程没有结束，还在占用显存，需要清理。 清理办法：注：方法参考 https://www.autodl.com/docs/qa4/ 移植到我的个人博客仅仅是出于方便个人的学习，如有侵权请告知删除。 首先使用
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2023-10-22 21:44:00
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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
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2022-11-09 10:10:16
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前言GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构GPU 并行编程的核心在于线程，一个线程就是程序中的一个单一指令流，一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格，成为了并行的程序，下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格：二者的区别将在后面探讨。下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构:该图表示，计算网格由多个流
目录前言1. 计算设备2. `Tensor`的GPU计算3. 模型的GPU计算总结 前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对L
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2023-12-22 21:14:52
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# 深度学习与共享显存：高效资源利用的新方法
## 引言
随着深度学习在各个领域的广泛应用，模型的训练和推理所需的计算资源也在不断增加。为了提高计算效率和降低硬件成本，许多研究者和工程师开始探讨共享显存的概念。共享显存允许多个深度学习任务在同一GPU上并行运行，从而有效利用显存资源。这篇文章将深入探讨共享显存的机制，并提供一些实用代码示例，帮助你更好地理解这一技术。
## 共享显存的基本概念
# 显存溢出与深度学习
在深度学习的应用中，显存溢出（Out of Memory, OOM）是一种常见的问题。深度学习模型通常需要大量计算资源，尤其是显存。在训练大型神经网络时，显存容量的不足可能导致训练过程被迫中断。
## 什么是显存溢出？
显存溢出发生在GPU的可用显存空间不足以存储所需的张量和中间计算结果时。随着模型的复杂性和数据集的增大，显存的需求急剧增加。失败的具体表现通常是运行时
# 深度学习中的GPU显存占满却利用率为0的现象解析
在深度学习的实践过程中，我们常常会遇到一个令人困惑的现象：GPU的显存占满了，但GPU的利用率却是0。这种情况可能会导致我们在训练模型时效率低下，甚至无法顺利进行训练。本文将对这一现象进行解析，并提供一些可能的解决方案。
## 什么是GPU显存和利用率？
在深入讨论之前，我们先了解一下GPU显存和利用率的基本概念：
- **GPU显存（
性能分析的过程就是要不断的给自己提出质疑，不要放过每一个细节，因为那可能就是切入点。
第一部分， 测试执行先看一图，再看下文这个当然就是压力过程中带宽的使用率了，我们的带宽是1Gbps的，合计传输速率为128MB/s，也正因为这个就让我越来越疑惑了，不过通过压力过程中的各项数据我又不得不相信。在看看测试页面的大小和请求，如下图所示：这是通过httpwat
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2024-01-04 23:41:47
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先来梳理一下历史：先有NVIDIA的apex，之后NVIDIA的开发人员将其贡献到Pytorch 1.6+产生了torch.cuda.amp[这是笔者梳理，可能有误，请留言]详细讲：默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练。2017年，NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法（apex），该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度(FP16)结合在一
