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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# PyTorch GPU利用率为0
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，我们通常会尽可能地利用GPU来加速计算，提高训练速度和效率。然而，有时候我们可能会遇到GPU利用率为0的情况，即GPU在训练过程中几乎没有被使用。本文将对PyTorch GPU利用率为0的原因进行分析，并给出相应的解决方法。
## 1. GPU利用率为0的原因
在深度学习中，模型的训练通常涉及大量的矩阵运算
原创
2024-01-05 09:44:24
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相信很多人，包括我在内，都对GPU的显存抱有不小的怨念，CUDA out of memory之类的问题一直困扰着咱等，今天这篇文章就是来浅析一下，说不定会有所帮助首先就一笔带过说一下GPU的重要性吧，以Pytorch为例，就是使用CUDA，cuDNN对深度学习的模型推理时执行的各种计算转换为矩阵乘法进行加速，来达到从猴年马月的运行，到现在几十成百倍的提速。 至于我们爱之深恨之切的显存呢，以数据读取
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2023-10-21 11:24:28
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# 如何实现"pytorch gpu 利用率为 0"
## 1. 流程概述
首先我们来看整个流程的步骤，然后逐步实现。
```mermaid
gantt
title Pytorch GPU利用率为0任务甘特图
section 任务流程
学习概念 :done, a1, 2022-11-25, 2d
查看硬件信息
原创
2024-03-04 07:08:11
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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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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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直接给结论1. 张量（tensor）太小，难以并行化计算。2. 模型太过简单3. CPU 相对 GPU 强太多 1. 张量（tensor）太小，难以并行化计算。我们先来做个简单实验：import torch
import time
def train(size_list, epochs):
for s in size_list:
# CPU
star
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2023-09-13 13:09:46
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这[1]是关于使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 分析和优化 PyTorch 模型主题的系列文章的第三部分。我们的目的是强调基于 GPU 的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。特别是，我们希望向所有机器学习开发人员展示 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 等分析工具的可访问性。您无需成为 CUDA 专家即可通过
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2024-07-29 15:05:38
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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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本来一切正常的云主机，突然cpu 100% ,这事出无常必有妖，本能的反应便是中了挖矿病毒，上网络上搜索 top 命令中查看的 进程中占有100 的 kswapd0 这个线程，发现中招的不止我自己 文章目录一、关于 kswapd0二、删除挖矿病毒三、安全防护 一、关于 kswapd0 它是虚拟内存管理中，负责换页的，操作系统每过一定时间就会唤醒kswapd ，看看内存是否紧张，如果不紧张，则
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2024-04-20 21:47:36
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# 如何解决PyTorch模型训练中GPU利用率为0的问题
## 引言
在使用 PyTorch 进行模型训练时，遇到 GPU 利用率为0的情况是非常常见的。这意味着你的代码没有成功地利用 GPU 来加速训练，可能是由于多种原因造成的。在本文中，我将指导你逐步检查和解决这个问题的流程。
## 整体流程
以下是解决 GPU 利用率为 0 的步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
| ---- |
原创
2024-09-17 03:52:30
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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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cpu利用率和average load概念CPU利用率在过去常常被我们这些外行认为是判断机器是否已经到了满负荷的一个标准，看到50%-60%的使用率就认为机器就已经压到了临界了。CPU利用率，顾名思义就是对于CPU的使用状况，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作
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2024-04-15 10:47:52
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文章目录1. ?问题描述2. ?原因分析2.1 GPU内存占用率（memory usage）2.2 GPU内存利用率（volatile GPU-Util）2.3 torch.utils.data.dataloader2.4 其他相关内容3. ?好的实践经验4. GPU加载数据非常慢 1. ?问题描述运行程序的时候提醒显存不够，查看了一下nvidia-smi，确实显存占满了，但是GPU-Util，
## 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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# 如何查看 PyTorch 的 GPU 利用率
如果你是一名刚入行的小白，想要监控 PyTorch 程序的 GPU 利用率，那么你来对地方了。在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 PyTorch 和一些命令行工具来实现这一目标。
## 流程表
以下是实现查看 GPU 利用率的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-09-20 12:56:57
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CPU 相关概念 大脑：CPU CPU(中央处理器)，通常称为简单处理器，是机器中最重要的部件之一。它执行所有类型的数据处理操作，并被认为是计算机的大脑。在Linux/Unix下，CPU利用率分为用户态、系统态和空闲态，分别表示CPU处于用户态执的时间，系统内核执行的时间，和空闲系统进程执行的时间。CPU占用率相关的概念 CPU Usage CPU利用率：CPU的使用情
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2024-01-06 09:05:06
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CPU利用率，是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果CPU被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害，因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下，以保证机器的正常运作。Load Average是 CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率
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2024-03-04 15:11:59
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CPU使用率
CPU使用率，就是CPU被使用的比例，也就是空闲之外的使用比例
Linux是一个多任务的操作系统，会将每个CPU的时间划分为很短的时间片，再通过调度器轮流分配给各个任务使用，因此造成多任务同时运行的错觉。
为了维护CPU时间，Linux通过事先定义的节拍率(内核中表示为HZ)，触发时间中断，并使用全局变量Jiffes记录
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2024-03-19 00:04:08
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一、参考资料GPU之nvidia-smi命令详解二、显存与GPU2.1显存与GPU介绍显存使用率和GPU使用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU和显存等组成的，显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。我跑caffe代码的时候显存占得少，GPU占得多，师弟跑TensorFlow代码的时候，显存占得多，GPU占得少。当没有设置好CPU的线程时，Volatile GPU-Util 参数是在反复跳
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2023-12-18 18:38:54
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