我正在使用SageMaker运行我的Pytorch（Lightning）训练脚本。
为什么GPU利用率不是恒定的，为什么会有大幅下降？可以做些什么来防止它，或者为什么不呢？
我在使用专用示例和spot示例时具有类似的利用率，但这会对利用率产生任何影响吗？
以下是利用率指标：
我能做些什么来改善这一点吗？
编辑1 -添加更多信息：我使用的是一个ml.g4dn.xlarge示例，带有1个GPU。从S3存储桶加载数据。数据集的结构为：
dataset.tsv
classA/
img1
img2
classB/
img3
etc.我创建了一个Dataset类，如下所示：
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, dataset_root_path, transform):
# Load .tsv file into a dataframe
self.df = pd.read_csv(os.path.join(dataset_root_path, 'dataset.tsv'), sep='\t')
self. Transform = transform
def __getitem__(self, idx):
image_path = df_dataset['image_path'].iloc[idx]
image = Image.open(image_path)
transformed_image = self.transform(x)
return transformed_image数据集被 Package 在一个带有pin_memory = True和num_workers = 4的数据加载器中（如Lightning所建议的那样）。我尝试使用num_wokers = 6，但结果是一样的）
我正在训练的模型是ViT vit-base-patch16-224。
1条答案
按热度按时间ogq8wdun1#
最好能有更多关于特定GPU利用率指标、您正在训练的模型以及数据加载和增强的细节的信息。过程。
如果没有更多的信息，很难知道到底发生了什么，但在一般的基础上，这里有一些常见的原因和解决方案。
数据加载：如果您的训练脚本花费大量时间加载和准备数据，则GPU在这些时间段内可能处于空闲状态，等待准备数据。这可能导致GPU的利用率不足。解决方案：考虑使用支持多线程的数据加载和增强库，并且可以在GPU训练模型时在后台准备数据。PyTorch提供了DataLoader类，它可以使用多处理工作器并行加载数据。
模型复杂度：模型中的某些层可能不像其他层那样密集，从而导致GPU利用率降低。（非）解决方案：这是模型体系结构所固有的，并且在不改变模型本身的情况下不容易改变。
批量：小批量可能无法充分利用GPU的计算能力。解决方案：将批处理大小增加到GPU内存被充分利用但不超过的点。请注意，较大的批量可能会影响模型的性能和训练过程的收敛性。
**通信开销：**如果使用分布式训练，GPU之间的通信可能会导致它们彼此等待，从而导致利用率降低。解决方案：优化分布式培训设置。使用梯度累积或有效的批量归一化方法。