AI项目中GPU 利用率低，常见原因分析及优化

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AI项目中GPU 利用率低，常见原因分析及优化

 

重点标签 GPU、利用率、数据加载、数据预处理、模型保存

文章摘要

摘要：
本文探讨了在训练模型时遇到的GPU利用率低的问题，并提供了详细的解决办法。首先，作者解释了GPU利用率的定义，即GPU在时间片上的利用率。接着，文章分析了GPU利用率低的本质原因，主要是CPU计算成为瓶颈。作者列举了多种可能导致GPU利用率低的原因，并针对每个原因提供了相应的优化建议。这些原因包括数据加载、数据预处理、模型保存、loss计算、评估指标计算、日志打印和指标上报等方面。文章还介绍了常见的数据加载方法，包括PyTorch的DataLoader和TensorFlow的Dataset，并讨论了分布式任务中GPU利用率低的问题。最后，作者推荐了一个算法功能开发平台，以及提供了AI行业的资源分享和专业分享。

详细摘要：

一、GPU利用率的定义与本质
– GPU利用率指的是GPU在时间片上的利用率，通过nvidia-smi工具显示。
– GPU利用率低的本质是CPU计算成为瓶颈，导致GPU等待。

二、GPU利用率低的原因分析
– 数据加载相关：跨城加载数据、存储介质性能差、小文件过多、未启用多进程并行读取数据、未启用提前加载机制、未设置共享内存pin_memory。
– 数据预处理相关：数据预处理逻辑复杂、利用GPU进行数据预处理（Nvidia DALI）。
– 模型保存相关：模型保存太频繁。
– 指标相关：loss计算复杂、指标上报频繁。
– 日志相关：日志打印频繁。

三、常见数据加载方法
– PyTorch的DataLoader：支持map-style和iterable-style的dataset，自定义数据加载顺序，自动整理数据成batch序列，支持单进程和多进程数据加载，自动进行锁页内存读取，支持数据预加载。
– TensorFlow的Dataset：支持数据预取、并行化变换、数据集打乱和批量处理。

四、分布式任务中的GPU利用率问题
– 检查机器节点是否处于同一modules，以及是否启用了GDRDMA。
– 使用PyTorch的数据并行训练时，推荐使用DistributedDataParallel。

五、推荐阅读与资源
– 文章推荐了快速开发算法功能并部署到不同算力设备的平台，以及AI行业的资源分享和专业分享。

文章来源

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原文作者: 江大白