深度学习运行时电脑gpu的cuda占用率低

如何降低深度学习运行时电脑GPU的CUDA占用率

作为一名经验丰富的开发人员，我将向刚入行的小白介绍如何降低深度学习运行时电脑GPU的CUDA占用率。首先，让我们通过以下步骤来了解整个过程：

flowchart TD
    A[开始] --> B[检查CUDA版本]
    B --> C[检查GPU使用情况]
    C --> D[设置CUDA_VISIBLE_DEVICES]
    D --> E[优化模型]
    E --> F[减小批量大小]
    F --> G[调整模型大小]
    G --> H[减少模型层数]
    H --> I[减小输入图像大小]
    I --> J[结束]

现在让我们逐步介绍每个步骤以及需要采取的措施和代码：

1. 检查CUDA版本：首先，我们需要确保系统中已经正确安装了CUDA。可以通过以下代码检查CUDA版本：

   import torch
   print(torch.version.cuda)
   

   这段代码将打印出当前安装的CUDA版本。

2. 检查GPU使用情况：接下来，我们需要了解GPU的当前使用情况。可以使用以下代码获取GPU的占用率：

   import torch
   torch.cuda.current_device()
   torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2
   torch.cuda.memory_cached() / 1024**2
   

   这些代码将打印当前GPU设备的ID，已分配内存的大小和缓存内存的大小。

3. 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES：在某些情况下，我们可能希望限制使用的GPU设备。可以使用以下代码设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量：

   import os
   os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 仅使用第一个GPU设备
   

   这段代码将设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，只使用第一个GPU设备。

4. 优化模型：我们可以通过几种方式优化模型以降低GPU占用率。

   • 减小批量大小：减小每个批次中的样本数量可以减少GPU的内存占用。可以在训练循环中修改批量大小的代码，例如：

     batch_size = 16  # 将批量大小设置为16
     

   • 调整模型大小：可以尝试减小模型的大小，例如减少卷积层的通道数或全连接层的节点数。

   • 减少模型层数：可以尝试减少模型的层数，减少参数数量和内存占用。

   • 减小输入图像大小：如果输入图像的分辨率较高，可以将其缩小到较小的大小，以减少内存占用。

5. 结束：最后，我们可以通过以下代码来检查优化后的GPU使用情况：

   import torch
   torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2
   torch.cuda.memory_cached() / 1024**2
   

   这些代码将打印出优化后的GPU已分配内存和缓存内存的大小。

通过按照以上步骤进行操作，我们可以降低深度学习运行时电脑GPU的CUDA占用率。希望这篇文章对刚入行的小白有所帮助！