# 如何提升 PyTorch GPU 利用率
在深度学习的训练过程中，我们常常会遇到 GPU 利用率较低的情况。这可能会导致训练速度缓慢，浪费计算资源。本文将教你如何分析和改进 PyTorch 的 GPU 利用率，确保模型训练的高效性。
## 整体流程
以下是提升 PyTorch GPU 利用率的基本步骤：
| 步骤 | 说明
在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。1. GPU内存占用率问题&nb
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2023-09-07 16:58:23
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如何在服务器上pytorch代码使用gpu跑神经网络模型 文章目录如何在服务器上pytorch代码使用gpu跑神经网络模型前言一、pytorch---用gpu训练模型二、放到gpu上的方法总结 前言鉴于今天跑模型将cpu版本的改成cuda版本的心路历程，觉得必须要记录总结这一方法，不然以后忘记了debug的相关方法以及代码的改法 话不多说直接开始一、pytorch—用gpu训练模型首先我们明确：
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2023-10-10 10:49:30
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## PyTorch GPU 利用率低的原因及优化方法
### 引言
近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。PyTorch作为一个基于Python的开源深度学习框架，被广泛应用于学术界和工业界。然而，许多用户在使用PyTorch进行GPU加速时，发现其GPU利用率较低，无法充分发挥GPU的性能优势。本文将分析PyTorch GPU利用率低的原因，并提供一些优化方法，
原创
2023-08-12 11:05:49
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# PyTorch显存利用率高GPU利用率低的原因及解决方案
在深度学习训练过程中，我们经常会遇到显存利用率高而GPU利用率低的问题。这不仅会导致训练速度变慢，还可能影响模型的性能。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案。
## 流程图
首先，我们通过流程图来展示PyTorch训练过程中的各个环节：
```mermaid
flowchart TD
A[开始训练] --> B[
原创
2024-07-22 10:24:39
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# 如何优化 PyTorch 使用 DataParallel 时 CPU 和 GPU 的利用率
在深度学习模型训练中，合理利用 CPU 和 GPU 的计算资源至关重要。对于刚入行的开发者来说，可能会遇到“PyTorch DataParallel 在 CPU 利用率很高而 GPU 利用率低”的问题。本文将为你提供一个清晰的流程，以及实现步骤和代码示例，帮助你优化性能。
## 总体流程
以下表格
# 在Windows中解决PyTorch GPU利用率低的问题
在深度学习的训练过程中，GPU的高效利用是提升模型训练速度的关键。然而，许多使用PyTorch的开发者在Windows系统下面临GPU利用率不足的问题，这将显著拖慢模型训练的时间。本文将探讨如何优化PyTorch在Windows环境下的GPU利用率，并提供一些代码示例以帮助读者更好地理解。
## GPU利用率低的原因
PyTor
1、CPU利用率和负载CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比；cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度，忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。CPU负载是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数，这里等待cpu时间的进程是指等待被唤醒的进程，不包括处于wait状态进程。CPU利用率高，并不意味着CPU的负载大。两者
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2024-05-02 07:21:28
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TensorFlow、Keras和Pytorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。一、TensorFlo
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2024-04-27 16:56:04
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多卡训练显卡利用率问题最近我继承了前同事的深度学习代码，使用pytorch写的。在nvidia-smi查看显卡利用率的时候发现显卡是经常出现除了第一张显卡外，其他7张显卡的利用率为0的情况。同时查看了CPU利用率，发现大多的核也是空闲的：阅读代码后先后试了：调整dataloader的num_workers的数量（之前为默认值）、把数据先加载到内存的方法均无法得到明显改善。然后我debug各个阶段的
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2023-08-17 15:41:23
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前言linux 性能分析自我学习。正文一般我们说cpu，一般是什么高呢？ 一般是指cpu 使用率高。那么什么是cpu 使用率呢？cpu 使用率 = 1- 空闲时间/总cpu 时间平均cpu 使用率 = 1 -(new空闲时间 - old 空闲时间)/ (new总cpu时间 - old总cpu时间)我们可以使用top 查看:那么来看下这些参数的意义:user (通常为us), 用户态的时间。（不包含
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2024-10-16 18:21:41
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为了提高计算机的执行效率，需要尽量提高CPU的有效执行率。由于主流的应用系统以线程为运算执行基本单位，所以线程数可以等同于运算执行单位数量。由于在用户空间，需要用户自行进行线程的调度，那么如何计算最佳的线程数量呢？ 从线程的状态当中，可以知晓一个线程并不是总在执行的，它会因为I/O等原因陷入阻塞状态，这种状态下，CPU会处于空闲状态。为了提高CPU的利用率，这便需要在某一个线
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2024-04-22 13:13:14
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问题描述最近课程实验在与同学交流的过程中发现自己的模型训练速度比别人慢很多，而且使用AI Studio的Tesla V100速度与自己笔记本的GTX1050速度差别不大，跑一个ResNet50的epoch要12分钟，一度让我怀疑百度给我提供的是阉割版的显卡。 尤其是训练ResNet和VGG的时候更加发现了这个问题，使用nvidia-smi查看了一下结果如下： 显然GPU利用率为0就很不正常，但是有
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2024-02-15 15:03:23
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如今研究人工智能，跑深度学习算法，显卡/GPU绝对是第一大门槛，所以不管您是1080Ti还是V100，如果不能发挥出GPU的最大能力，那它可能就是不是显卡而是块普通的砖头了吧。显卡爆炸显卡爆炸和内存的使用紧密相连，特别是在代码中对某些变量的不当使用，很有可能内存泄露，从而慢慢得导致显卡OOM(out of memory)。一般来说，计算模型时显存主要是模型参数 + 计算产生的中间变量，细分可以占用
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2023-10-29 19:28:50
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1.GPU 占用率，利用率输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util）GPU内存占用率（Memory-Usage） 往往是由于模型的大小以及batch size的大小，来影响这个指标显卡的GPU利用率（GPU-util） 往往跟代码有关，有更多的io运算，cpu运算就会导致利用率变低。比如打印loss, 输出图像，等等这个
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2023-07-12 00:15:34
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深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法前言在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比
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2024-03-03 08:42:27
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【问题】深度学习相关的程序运行时，GPU利用率很低，间隔地达到一下一个较高的值，但大部分时间是0%。【分析】 通常是因为GPU在等程度的其他动作，主要就是加载数据和CPU上的一些操作（包括数据预处理等），所以可以按照以下步骤逐一确认瓶颈所在：确认一下CPU利用率是不是很高： top # 查看对应CPU利用率是不是爆满 如果CPU利用已经超负荷了，那说明数据预处理等操作的一步可能就已经达到机器上限了
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2023-07-12 00:16:24
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在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题
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2023-07-12 00:16:38
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### 如何实现“Python GPU利用率低”
#### 简介
在进行深度学习等计算密集型任务时，充分利用GPU资源是提高计算效率的关键。然而，有时我们可能会遇到Python程序在GPU利用率方面存在问题的情况。本文将介绍一些解决方案，帮助刚入行的开发者优化Python程序的GPU利用率。
#### 整体流程
下面是优化Python GPU利用率的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-12-07 13:47:03
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1.AI Studio 和飞桨（PaddlePaddle）1.1 AI Studio
百度提供的一个针对AI学习者的
在线一体化开发实训平台，集合了 AI 教程, 深度学习样例工程, 各领域的经典数据集, 云端的运算及存储资源, 以及比赛平台和社区。近似于国产Kaggle。
（笔者叨叨：亲测好用，吖我粉上了简约微萌流畅的小度风~）
相较于Kaggle ，百度 AI Stud
