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
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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

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