为什么在tensorflow中使用多GPU时，gpu内存使用率会有很大不同？_在Tensorflow中测量详细GPU内存使用率的最佳方法是什么 - 腾讯云开发者社区

在很多实验结果中，使用16核CPU的性能仅比使用4核或8核稍好。TensorFlow在CPU环境有相对较好的可扩展性。...仅用一块GPU卡的话，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好；CNN上MXNet表现出色，尤其是在大型网络时；而Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗...但是TensorFlow自身是一个很大的框架，它的设计初衷在使用硬件资源上面是一个自动化的过程（注：目前开源的TensorFlow版本还是需要用户来合理的分配硬件资源）。...但是，在这个过程中，他们也发现一些问题，比如，CuDNN本身对硬件的依赖性，不同版本的 CuDNN 跟不同类型的GPU卡是有一个匹配问题的。...大家可以看到在不同的网络配置下大家的性能还是有很大差距的，目前在小的卷积核上Winograd远远超过矩阵运算和快速浮列变化的运算性能，如果你想网络训练得比较快一定要了解卷积操作。

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TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

通过这两步的SIMD指令集优化，样本解析速度得到大大提升，在GPU端到端训练速度提升的同时，CPU使用率下降了15%。...首先对于TensorFlow的算子，还有一些没有GPU的实现，当模型中使用了这些CPU算子，会跟上下游的GPU算子出现内存和显存之间的数据来回拷贝，影响整体性能，我们在GPU上实现了使用较为频繁、影响较大的算子...4.3 通信层在单机多卡训练过程中，我们通过Nsight Systems分析发现，卡间通信耗时占比非常高，而且在此期间GPU使用率也非常低，如下图所示：图10 nsys profiling结果从图中可以看出...，训练期间卡间通信耗时比较长，同时在通信期间GPU使用率也非常低，卡间通信是影响训练性能提升的关键瓶颈点。...同时为了避免HashTable合并之后原始特征之间发生ID冲突，我们引入了自动统一特征编码的功能，对不同的原始特征分别加上不同的偏移量，归入不同的特征域，实现了训练时的统一特征编码。

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GaiaStack上的GPU虚拟化技术

为什么需要GPU虚拟化根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。...通过这种方式，NVIDIA vGPU给多个虚拟机非并行化图形性能，以及应用的兼容性，在不同负载间来共享一个GPU。 ?...GRID技术的Bare-Metal通过vfio-mdev提供了一个隔离性非常高的的硬件环境（不是模拟简单的模拟硬件），这个虚拟化技术并不会对性能有很大的伤害，对多租户需要强隔离的平台是一个很好的选择。...那么自然而然地，一个想法在脑中产生既然我们提供的是容器平台，那么是不是可以像cgroup一样管理cpu和内存一样来管理gpu和显存呢？...vCUDA的系统架构与NVIDIA的GRID架构类似，采用一个Manager来管理GPU，Manager负责配置容器的GPU计算能力和显存资源，做到使用者无法使用多余申请的显存，GPU的平均使用率不会大幅超出申请值

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2万元「煤气灶」Titan RTX做深度学习？机器之心为读者们做了个评测

为了总结 GPU/CPU 使用和内存使用情况，我们根据不同框架与实验绘制了以下图表。 ?...图 4.4.4：推理阶段的 GPU 内存利用率在 ResNet-50 推理中，MXNet 占用最少的 GPU 内存；TensorFlow 在 VGG 16 推理中占用的内存最少；PyTorch 在 Faster-RCNN...图 4.4.8：训练阶段的 GPU 内存利用率在训练阶段，PyTorch 使用了最多的 GPU 内存资源，TensorFlow 最少。 ?...TensorFlow 在 Word2Vec 训练中的 GPU 利用率比其他框架高得多。PyTorch 在 GNMT 训练中的 GPU 使用率最高，而在 NCF 训练中最低。 ?...图 6.1.4 显示了不同框架在训练 ResNet-50 时使用的 GPU 时间。 ? 图 6.1.4：ResNet-50 训练时的 GPU 利用时。

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Caffe、TensorFlow、MXnet

3 分布式训练 Caffe和TensorFlow没有给出分布式的版本，MXNet提供了多机分布式，因而前两者只有如何控制使用多gpu。...MXNet通过执行脚本时指定多机节点个数来确定在几台主机上运行，也是数据并行。MXNet的多gpu分配和它们之间数据同步是通过MXNet的数据同步控制KVStore来完成的。...KVStore的使用首先要创建一个kv空间，这个空间用来在不同gpu不同主机间分享数据，最基本的操作是push和pull，push是把数据放入这个空间，pull是从这个空间取数据。...下面的代码将不同的设备上分配的b[i]通过key3在kv空间累加再输出到a，从而完成了对多gpu的处理。这个是个非常棒的设计，提供了很大的自由度，并且为开发者减少了控制底层数据传输的麻烦。...采用模型并行很大程度上是因为显存不够放不下整个网络的数据，而现在gpu的功能性能提高，一个gpu已经能够很好的解决显存不够的问题，再加上模型并行会有额外的通信开销，因此开源框架采用了数据并行，用来提高并行度

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【深度】TensorFlow or TensorSlow，谷歌基准测试为何不给力？（附Google内部员工测试代码下载）

我能使用的最大的批尺寸是16（试过了16，32，64，128）。 VGG在批尺寸为64时会内存不足。我能适用的最大的批尺寸是32（试过了32，64）。...要注意的是，在 batchsize 为16 时，使用 CuDNN-R2+Torch 的 Googlenet 可能会有调度的额外开销（dispatching overhead）问题，所以这是一个吸引人的比较...基本的想法是，不仅对相同形状的内存做共享（也就是原地），也对不同形状和大小的内存做共享。...Github user：hjk41 动态GPU内存分配对性能有很大影响。一个简单的内存分配器可以大大降低额外开销。一个最适并且可以重复使用模块的更聪明的分配器则几乎可以彻底消除额外开销的问题。...谷歌的GPU数量多的让他们不在乎TensorFlow在单个GPU上的表现； 2. 谷歌内部不使用TensorFlow 3. 谷歌使用AMD GPU或者其他的GPU或FPGA。 4.

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数据科学家令人惊叹的排序技巧

接下来将分别介绍上述这几个库的排序方法，不过首先是介绍本文用到的这几个库的版本，因为不同版本的排序方法可能会有些不同： python 3.6.8 numpy 1.16.4 pandas 0.24.2 tensorflow...不过需要注意的是这个排序算法的使用和对这些参数名字的期待会有所不同，比如传递kind=quicksort实际上采用的是一个 introsort 算法，这里给出 numpy 的文档解释：当没有足够的进展的时候...numpy 的算法参数在更加友好的 pandas 中可以继续使用，并且我发现函数可以很容易就保持。...如果内存足够，可以让数据加载在内存中，提高排序的速度。...pandas 的相同排序算法实现都会慢过 numpy TensorFlow 在 CPU 上速度很快，而 TensorFlow-gpu 版本在 CPU 上使用会变慢，在 GPU 上排序更慢，看起来这可能是一个

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学界丨基准测评当前最先进的 5 大深度学习开源框架

所有这些工具包都引入了cuDNN，这是一个为神经网络计算进行GPU加速的深度学习库。但是，由于优化方法的差异，加上不同类型的网络或使用不同类型的硬件，上述工具包的性能差异很大。...在很多实验结果中，使用16核CPU的性能仅比使用4核或8核稍好。TensorFlow在CPU环境有相对较好的可扩展性。...因为单个GPU卡内存相对较少，限制了神经网络规模，训练的可伸缩性对于深度学习框架至关重要。在如今的深度学习工具中，支持多GPU卡成为了一个标准功能。...在实际操作中，经历多轮迭代或收敛以后，深度学习的训练过程会终止。因此，对于每种神经网络，该实验使用不同大小的mini-batch来评测各个深度学习软件工具。...例如CNTK中可以在配置文件中指定“maxTempMemSizeIn-SamplesForCNN”选项，以控制CNN使用的临时内存的大小，虽然可能导致效率略微降低，但是内存需求更小了。

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keras系列︱keras是如何指定显卡且限制显存用量（GPUCPU使用）

/tensorflow多显卡多人使用问题集（参见：Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras...换而言之如果跑在一个大数据集上还是会用到更多的显存。以上的显存限制仅仅为了在跑小数据集时避免对显存的浪费而已。...---- 五、tensorflow + CPU充分使用来自博客：TensorFlow如何充分使用所有CPU核数，提高TensorFlow的CPU使用率，以及Intel的MKL加速 num_cores...allow_soft_placement=True，有时候，不同的设备，它的cpu和gpu是不同的，如果将这个选项设置成True，那么当运行设备不满足要求时，会自动分配GPU或者CPU。...Github中给出了在tf.keras中直接使用DistributionStrategy的例子。

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基准评测 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三类流行深度神经网络上的表现（论文）

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黄金三镖客之TensorFlow版

性能和GPU内存使用量与Theano和其他使用CUDNN的库相似。早期版本的性能不足似乎是因为使用了CUDNNv2，那么在TensorFlow v0.8（使用CUDNNv4）中有了极大改善。...TensorFlow在多GPU上和“编译”时间上更胜一筹。缺少数据摄取权威样例。 TensorFlow文档和样例集中于使用一些著名的学术数据集来演示各种特性和功能。...TensorFlow会拱曲GPU。同样，在启动时，TensorFlow会给自己分配所有可用的GPU内存。取决于你使用的情形，这是把双刃剑。...我们也阅读了许多Theano中实现的研究代码。但是，如果你在同一范围内导入Theano和TensorFlow，它们将竞争分配GPU内存，这会导致坏事发生。...在完全不同的GPU（例如，两个GPU运行两个单独的模型）上执行完全不同的环境，你可以在shell环境下限制设备对CUDA的可见性。

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PyTorch&TensorFlow跑分对决：哪个平台运行NLP模型推理更快

两种不同的环境中具体硬件配置如下： CPU推理：使用谷歌云平台上的n1-standard-32硬件，即32个vCPU、120GB内存，CPU型号为2.3GHz的英特尔至强处理器。...GPU推理：使用谷歌云平台上的定制化硬件，包含12个vCPU、40GB内存和单个V100 GPU（16GB显存）。 ? 在测试过程中使用本地Python模块的timeit来测量推理时间。...当输入太大时，PyTorch会出现内存不足的情况。作者把这些部分从结果中删除，因此这会使结果偏向PyTorch。总的来说，PyTorch模型比TensorFlow模型更容易耗尽内存。...TorchScript是PyTorch创建可序列化模型的方法，让模型可以在不同的环境中运行，而无需Python依赖项，例如C++环境。...作者仅在基于TensorFlow的自动聚类功能的GPU上使用它，这项功能可编译一些模型的子图。结果显示：启用XLA提高了速度和内存使用率，所有模型的性能都有提高。

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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章规模化训练和部署TensorFlow模型

管理GPU内存 TensorFlow默认会在第一次计算时，使用可用GPU的所有内存。这么做是为了限制GPU内存碎片化。...如果因为某种原因（比如，用同一台机器训练两个不同的模型）要跑多个程序，需要根据进程平分GPU内存。如果机器上有多块GPU，解决方法是分配给每个进程。...另一种方法是让TensorFlow只在需要内存时再使用（必须在引入TensorFlow后就这么做）： for gpu in tf.config.experimental.list_physical_devices...这样好了一点，两个部分能并行工作了，但是每层还需要另一半的输出，所以设备间的交叉通信量很大（见虚线）。这就抵消了并行计算的好处，因为通信太慢（尤其是GPU在不同机器上）。 ?...陈旧梯度在训练初始阶段的破坏最大，当梯度很大且没有落入损失函数的山谷时，不同的复制会将参数推向不同方向。

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PyTorch&TensorFlow跑分对决：哪个平台运行NLP模型推理更快

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新一代CTR预测服务的GPU优化实践

而切图策略，优化策略后续会有非常频繁的迭代，我们不希望与TensorFlow的源码太过耦合。我们扩展了TF-TVM的方案，在实际使用中我们把这个切图过程为一个独立流程。在模型部署或更新时，自动触发。...由于TVM和TensorFlow的Runtime各自使用独立的内存管理，数据在不同框架间传输会导致额外的性能开销。为了降低这部分开销，我们打通了两个框架的底层数据结构，尽可能避免额外的数据拷贝。...在涉及规约求和、求前缀和等关键过程中，使用了GPU上的Reduce/Scan算法，编码过程使用warp_shuffle指令，不同线程通过寄存器交换数据，避免了频繁访存的开销，获得了很好的性能。...上图对比了在不同的QPS下（x轴），GPU模型在各BatchSize下的推理时延（y轴）。...同时，我们可以看到不同曲线的陡峭程度，CPU在QPS高出64后，时延会迅速上升，GPU则依然保持平稳，直到QPS超过128才会有明显上升，但仍旧比CPU更平稳。

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和TensorFlow一样，英伟达CUDA的垄断格局将被打破？

如今，谷歌在机器学习社区中似乎有些被孤立了，因为它没有使用 PyTorch 和 GPU，而是使用自己的软件堆栈和硬件。...PyTorch 与 TensorFlow 主要的不同之处在于使用 Eager 模式而非 Graph 模式。 Eager 模式可以说是标准的脚本执行方法，与普通的 Python 代码没什么区别。...大型模型训练 / 推理中的大部分时间都没有花在计算矩阵乘法上，而是在等待数据传输。显然，问题在于为什么架构师不将更多内存放在更靠近计算的位置，问题的答案也是可想而知的 —— 成本。...算子在何处融合的策略虽大体相似，但因为架构的不同也会有很大差异。英伟达曾是王者算子的增长和默认的地位对英伟达来说是优势，因为每个算子都针对其架构进行了快速优化，但并未针对任何其他硬件进行优化。...此外，它在整个堆栈中原生支持动态形状，在许多其他示例中，这更容易支持 LLM 的不同序列长度。

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Tensorflow多GPU使用详解

磐创AI 专注分享原创AI技术文章翻译 | fendouai 编辑 | 磐石【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录：介绍记录设备状态手动分配状态允许GPU内存增长在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一．介绍在一个典型的系统中，有多个计算设备。...通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上宝贵的GPU内存资源。在某些情况下，只需要分配可用内存的一个子集给进程，或者仅根据进程需要增加内存使用量。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。五．在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。

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用 NVIDIA DALI 加速PyTorch：训练速度提升 4 倍

本文展示了一些提高 DALI 资源使用率以及创建一个完全基于 CPU 的管道的技术。这些技术长期稳定内存使用率，将 CPU & GPU 管道的 batch 大小提高 50%。...DALI 长期内存使用我在 DALI 中遇到的第一个问题是，随着训练阶段的推移，RAM 的使用率增加，这都会导致 OOM 错误（即使在内存为 78GB 的虚拟机上也是如此）。...考虑到现在的 RAM 有多便宜，这不是什么大问题；相反，GPU 内存才是问题所在。...从下表可以看出，使用 DALI 时的最大批的大小可能比 TorchVision 低 50%：在下面的部分中，我将介绍一些减少 GPU 内存使用的方法。...我们需要使用 PyTorch 来完成 CPU->GPU 传输、浮点数转换和规范化。最后两个操作是在 GPU 上完成的，因为在实践中，它们非常快，并且减少了 CPU->GPU 内存带宽需求。

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TensorFlow必知基础知识

图1-8所示为使用TensorFlow在GPU集群进行分布式训练的性能对比图，在GPU数量小于16时，基本没有性能损耗。直到50块GPU时，依然可以获得80%的效率，也就是40倍于单GPU的提速。...在100块GPU时，最终可以获得56倍的提速，也就是56%的使用效率，可以看到TensorFlow在大规模分布式系统上有相当高的并行效率。...目前TensorFlow仍在持续改进这些问题，包括使用更好的优化方法；重新计算tensor，而不是保存tensor；将tensor从GPU显存移到CPU控制的主内存中。...Loop中的每一次循环会有唯一的tag，它的执行结果会输出成frame，这样用户可以方便地查询结果日志。同时，TensorFlow的控制流支持分布式，每一轮循环中的节点可能分布在不同机器的不同设备上。...在不同的硬件环境上性能损耗不同，比如在单核的CPU上使用SIMD是没有额外开销的，在多核CPU上使用多线程也基本上没有额外开销，在多GPU上的限制主要在PCIe的带宽，在多机之间的限制则主要在网络开销。

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pytorch 限制GPU使用效率详解(计算效率)

问题用过 tensorflow 的人都知道， tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率，但 pytorch 中没有这个操作。...这样子 GPU 的使用效率就可以减小了。 rest_time 的越大 GPU 使用率越低，rest_time 的越小 GPU 使用率越高。...补充知识：深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低,使用率周期性变化的问题在用tensorflow训练神经网络时,发现训练迭代的速度时而快时而慢,监督的GPU使用率也是周期性变化...,通过了解,发现原因是: GPU在等待CPU读取,预处理,并传输数据过来,因此要提高GPU的使用率,降低GPU的等待时间,需要加快CPU的处理速度....[x], batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True) 在tensorflow中的解决方案是用

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【深度学习框架大PK】褚晓文教授：五大深度学习框架三类神经网络全面测评（23PPT）

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