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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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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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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# 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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## 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 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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# 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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# 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
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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GPU及GPU显存查看：在终端中打印出GPU的各种属性：nvidia-smi如果需要实时监测GPU的状态（便于排查 GPU使用率低的原因）：watch -n 0.1 nvidia-sminvidia-smi 各项指标意义可参考blog1：一般关注两个指标：利用率和显存占有率。 tensorflow中指定GPU及GPU显存设置：参考blog2： 在终端执行程序时指定GPU&nbs
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2024-05-06 11:50:17
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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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# 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
# PyTorch BERT GPU利用率优化指南
在深度学习领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其出色的性能而广受欢迎。然而，当使用PyTorch框架在GPU上运行BERT时，我们可能会遇到GPU利用率不足的问题。本文将介绍一些优化技巧，帮助您提高GPU利用率，从而提升模型训练和推理的效率。
#
原创
2024-07-16 04:04:06
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1、cpuusage是什么cpuusage（即CPU利用率，本文均用cpuusage指代CPU利用率）通常是指：CPU从事任何工作的时间比例。 如：90％的cpuusage表示CPU处于90％忙碌状态和10％空闲状态。当CPU空闲时，它什么也不做，在嵌入式实时操作系统RTOS上，它会进入idle状态，idle本身也是一个task，它只是在等待中断，消耗CPU。在RTOS上，CPU 都是分时间片使用
1 背景处理CPU突增问题时，首先要对整个系统的整体结构和流量路径做到心中有数。例如流量进入系统要经过负载均衡、网关、服务…引起高利用率的原因可能多种多样，具体情况需要根据具体位置的警报来进行判断。2 场景与解决2.1 单机硬件故障表现：整个系统链路上各个环节流量均正常。可能原因：现如今微服务部署，一台物理机上可能划分多个虚拟机器，并分配给不同的业务使用。由于由于单机硬件性能影响，及同宿主机的其它
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2024-03-19 10:12:14
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CPU 使用率，就是除了空闲时间外的其他时间占总 CPU 时间的百分比，用公式来表示就是：为了计算 CPU 使用率，性能工具一般都会取间隔一段时间（比如 3 秒）的两次值，作差后，再计算出这段时间内的平均 CPU 使用率，即：查看 CPU 使用率工具：top 显示了系统总体的 CPU 和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况。ps 显示了每个进程的资源使用情况。pidstat 专门分析每个进程
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2024-02-19 17:37:03
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1、事件昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。2、排查思路2.1 定位高负载进程 pid首先登录到服务器使用
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2024-06-19 04:31:43
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有关Pytorch训练时GPU利用率很低，而内存占比很高的情况前言有关GPU的Memory-usage的占用（GPU内存占有率）有关Volatile GPU-Utile的利用率（GPU的利用率） 直接参考前言模型开始训练时候，常用watch -n 0.1 nvidia-smi来观察GPU的显存占比情况，如下图所示，通常GPU显存占比和GPU利用率都很高，但有的模型训练的时候GPU利用率（Vola
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2023-08-21 10:33:49
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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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