如何计算显存的占用，预防out of memory? 最近一次组会上，师兄点评一篇文章显存占用过多，突然发现还不知道如何具体的计算显存，只好去学习一下。 ?.../conda/....... out of memory: 显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量 GPU计算单元用来进行数值计算，衡量计算量的单位是flop,浮点数先乘后加算一个flop计算能力越强大...除了保存W之外还要保存参数对应的梯度，因此显存占用等于参数占用的显存的2倍。...Momentum-SGD：保存参数、梯度、动量------3倍 Adam：------------------------------------------4倍 输入输出的显存占用： 特点： 需要计算每一层的...具体计算： 显存占用 = 模型显存占用 + batch_size × 每个样本的显存占用 注意 : 输入数据不用计算梯度；激活函数不用保存输入； 如何减小显存占用？
但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存： 通常一个模型占用的显存也就是两部分： 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n，这是一个典型的...当然这只是SGD优化器，其他复杂的优化器如果在计算时需要的中间变量多的时候，就会占用更多的内存。 模型中哪些层会占用显存 有参数的层即会占用显存的层。...我们一般的卷积层都会占用显存，而我们经常使用的激活层Relu没有参数就不会占用了。...(N,W): 参数数目： N × W 额外的显存 总结一下，我们在总体的训练中，占用显存大概分以下几类： 模型中的参数(卷积层或其他有参数的层) 模型在计算时产生的中间参数(也就是输入图像在计算时每一层产生的输入和输出
我们首先对代码库进行分析，以定位训练效率低下的原因，最后关注点落在计算类型上：大部分模型都是用FP32进行训练，如果使用FP16训练的话，可以降低显存占用，并提高模型训练速度，但这一做法经常会导致准确率下降...在该方法下，我们用half类型进行计算，以加快训练，减少显存使用。并以fp32类型存储参数，以保证模型准确率。...而当参数比较多的情况下，对应启动的Optimizer Kernel就会变得很多，通常这些Kernel都比较小，计算负担不大，启动Kernel的开销反而占了大头。...在ContiguousParams中，它将模型参数放置到一块连续的显存中进行计算，这样就能减少优化器这部分的时间。...attn_output, attn_output_weights 总感觉这个实现怪怪的 其他优化 我们在采取560大小的batchsize下，达到了1.51倍的加速比，进一步的我们将batchsize设置为384，并将图片大小增大到
3、测试方法和结论 测试机器 测试机器地域 请求地域参数 OCR 部署地域 图片大小 图片编码 云服务器 北京、上海、广州 ap-beijing、ap-shanghai、ap-guangzhou 广州...针对 OCR 模型 shape 范围过大，显存占用量高问题，TIACC 通过显存共享机制，有效降低了显存占用。...显存优化方案框架 显存管理主要就是解决上述问题，主要思想是解耦合显存占用大小跟服务并发路数之间的关系，提高并发路数不再导致显存增大，进而提升服务整体吞吐量；并且由服务路数实现并行方式转换为不同模型之间并行方式...，提高了 GPU 计算的并行度，更好的充分利用 GPU 资源。...以通用 OCR 为例，下图可以看使用前后 GPU 利用率变化和显存占用变化。
Batch Size的调整Batch Size是指一次前向计算以及反向传播时所使用的样本数目。较大的Batch Size会占用更多的显存空间，但训练速度会更快。...因此，在训练过程中我们可以根据显存的大小合理调整Batch Size。如果显存较小，可以降低Batch Size，反之则可以增大Batch Size。...梯度累积梯度累积是一种优化策略，它可以减少一次迭代中的显存占用。通过累积梯度，我们可以将较大的Batch Size拆分为多个较小的Batch，并进行多次前向计算和反向传播。...通过使用合适的Batch Size、梯度累积和显存清理，可以有效避免显存溢出问题，并提高训练效率。但需要根据具体情况进行实验和调整，以获得最佳的性能和稳定性。"...当显存被完全占用时，GPU无法继续进行计算，就会抛出"out of memory"错误。
在实际应用中，选择模型参数的精度需要根据具体任务、硬件设备和性能要求进行权衡考虑。...较低精度的数据类型通常会减少显存需求。 中间计算： 在模型的推理过程中，可能会产生一些中间计算结果，这些中间结果也会占用一定的显存。...确定输入数据尺寸： 根据模型结构和输入数据大小，计算推理过程中每个中间计算结果的大小。 选择批次大小： 考虑批处理大小和数据类型对显存的影响。...FLOPS 值越大，计算能力越强大、速度越快。 神经网络模型占用显存的包括： 模型自身的参数 模型的输出 参数的显存占用 只有有参数的层，才会占用显存。...在实际应用中，需要根据模型结构、数据批次大小、优化算法等因素来估计和管理显存的使用，以防止内存不足导致训练过程中断。
input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。 pytorch-summargithub.com 3、梯度裁剪（Gradient Clipping） ?...6、防止验证模型时爆显存 验证模型时不需要求导，即不需要梯度计算，关闭autograd，可以提高速度，节约内存。如果不关闭可能会爆显存。...而 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存，以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用，并且通过 nvidia-smi命令可见。...注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。 对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。 更详细的优化可以查看 优化显存使用 和 显存利用问题。...Transition-based Dependency parser基于转移的依存句法解析器 经验 | 初入NLP领域的一些小建议 学术 | 如何写一篇合格的NLP论文 干货 | 那些高产的学者都是怎样工作的
增加显存利用效率的常见方法有： 1. 生命周期不重叠的算子共享显存； 2. 通过额外的数据传输减少显存占用； 3. 通过额外的计算减少显存占用。...如果此时用户想 print(c)，框架发现此时 c 不在显存中，需要立即把它恢复出来。恢复之前，发现显存已经满了，就得先把d释放掉，然后根据c的计算路径恢复出c，返回给用户（对应图中灰色框）。...选择时会根据三方面对 tensor 进行估价： 重计算的开销越小越好； 占用的显存越大越好； 在显存中停留的时间越长越好。...然后调用 AutoEvict()，控制当前的显存占用不超过阈值，方法是检查当前的显存占用，如果一直超过阈值就不断地调用 FindBestTensor()算法，再根据启发式估价函数找出最优的 tensor...Profile 会在实际运行中，记录每个算子的运行时间、每个 tensor 在显存中停留的时长等运行时信息，之后用户可以根据 profile 的结果去调整计算序列。
在计算存储资源一定的情况下，深度学习框架有几种降低显存占用的常用方法，其示例如下： 通过合适的梯度定义，让算子的梯度计算不再依赖于前向计算作为输入，从而 in-place 地完成算子的前向计算，比如 Sigmoid...、Relu 等； 在生命周期没有重叠的算子之间共享显存； 通过额外的计算减少显存占用，比如利用梯度检查点重新计算中间结果的亚线性显存优化方法 [1]； 通过额外的数据传输减少显存占用，比如把暂时不用的数据从...其中最大占比是 2）中以特征图形式存在的中间结果，比如，从示例 [1] 可知，根据实现的不同，从 70% 到 90% 以上的显存用来存储特征图。...这里的训练过程又可分为前向计算，反向计算和优化三个方面，其中前向计算的中间结果最占显存，还有反向计算的梯度。第 1）方面模型自身的参数内存占用最小。...如图 4 所示，相较于基准实现，使用 MegEngine 亚线性显存技术训练 ResNet18 时，显存占用降低 32%，计算时间增加 24%；在较大的 ReNet50 上，显存占用降低 40%，计算时间增加
OpenGL ES可以使用这些数据在屏幕上绘制图像，所使用的PNG图像文件虽然在闪存中不占用多少空间，但是因为要解压缩，所以会在内存中占用更大的空间。 2 ....而且iOS设备的GPU使用共享显存，而不是独立显存，换句话说，GPU将使用主系统的内存来存储纹理图和几何图形。旧版iOS设备的内存是128MB。...根据创建CCTexture2D对象的方法不同，纹理的真实图片大小可能和纹理大小略有差异。另外需要注意的是，纹理内容通常是上下颠倒的！关于该类的更多内容，可以参考CCTexture2D.h。...一旦纹理加载完成，下次使用时可使用它返回之前加载的纹理，从而减少对GPU和CPU内存的占用。关于该类的更多内容，大家可以参考CCTextureCache.h。
当特征图为原图分辨率1/4时，本文的方法显著的减少了显存的使用，同时保持了较高的精度。...为了节约显存，RAFT采取的方法是提取原图分辨率1/8的特征图，然后再计算代价体积。这样做的一个缺点便是很难恢复细小物体的运动。...另外，随着视频分辨率的增加，dense cost volume所占用的显存会以像素个数的平方级增长。...接下来的重点便是怎样处理SCV，并得到光流？ 我们设计了一个multi-scale displacement encoder，思想参照了之前RAFT的做法。...通过改变sparse tensor的坐标我们设计了一个多尺度的sparse cost volume，接着根据当前的光流估计，以迭代的形式在多尺度的SCV中进行采样，采到的结果被转换成dense tensor
如果inScaled设置为true或者不设置，则根据inDensity和inTargetDensity计算缩放系数。...*dpi文件夹的影响 把图片放到drawable或者raw这样不带dpi的文件夹，会按照上面的算法计算。 如果放到xhdpi会怎样呢？...= 图片长度 x 图片宽度 x 一个像素点占用的字节数 根据以上的算法，可以计算出图片占用的内存，以100*100像素的图片为例 inBitmap BitmapFactory.Options.inBitmap...那么，这个缩小的倍数的计算就是inSampleSize的计算。...// 根据maxWidth, maxHeight计算最合适的inSampleSize public static int $sampleSize(BitmapFactory.Options options
，从而能减少显存的占用。...例如 Device 1 需要计算 Layer 0 至 3。根据前面介绍的 1F1B 计算状态，Device 4 需要在前面有一个 Warm up 时间才能进入计算状态。...首先是显存开销，以GPT-3 为例子，主要分为三个部分，第一部分是模型占用的显存，即模型状态的显存，包括参数、梯度和 Optimizer 状态；第二部分是 Activation 占用的显存，也就是模型的...对于 1.37B 参数量实际占用的显存，当我们使用混合精度时，模型的参数和梯度占用的显存都是 2.74GB。...由于 Optimizer 状态占用的显存是 16 倍的参数量，所以 Optimizer 占用的显存是 21.9GB，可以看到主要是 Optimizer 状态占用很大比例的显存开销。
上线到抖音这样一个亿级DAU的平台，对技术服务侧而言，无论是显存的占用，还是从GPU的推理耗时都较高，且面临峰值过万的 QPS 。 如何支持巨大的调用量和复杂的推理，是很大的挑战。...上述一系列优化方案显著降低推理耗时、显存占用以及加大服务端部署框架的数据吞吐，相对于基准模型QPS提升4倍以上，节约数万块推理GPU消耗，保障道具在抖音平台高峰期的高效稳定运转。...在推理场景下，基于 Stable Diffusion 模型的端到端推理速度达到 66.14 it/s，是 PyTorch 推理速度的 3.47 倍，运行时 GPU 显存占用量降低 60%。...同时，由于 AIGC 模型在训练时占用 GPU 显存容量非常大，未经优化时的模型只能运行在最高端的 A100 80GB GPU 卡上。...火山引擎高性能算子库通过大量消减中间操作，将运行时 GPU 显存占用量降低 50%，使得大多数模型可从 A100 迁移到成本更低的 V100 或 A30 等 GPU 卡上运行，摆脱特定计算卡的限制，而且不需要做额外的模型转换工作
nvidia-smi的输出 这是nvidia-smi命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU利用率 显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU计算单元和显存等组成的，显存和GPU...据此可以计算出每一层输出的Tensor的形状，然后就能计算出相应的显存占用。...模型输出的显存占用，总结如下： 需要计算每一层的feature map的形状（多维数组的形状） 需要保存输出对应的梯度用以反向传播（链式法则） 显存占用与 batch size 成正比 模型输出不需要存储相应的动量信息...ReLU的计算量： BHWC 2.2 AlexNet 分析 AlexNet的分析如下图，左边是每一层的参数数目（不是显存占用），右边是消耗的计算资源....Depthwise Convolution 这种操作使得： 显存占用变多(每一步的输出都要保存) 计算量变少了许多，变成原来的（ ?
nvidia-smi 的输出 这是 nvidia-smi 命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU 利用率 显存占用和 GPU 利用率是两个不一样的东西，显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成的...据此可以计算出每一层输出的 Tensor 的形状，然后就能计算出相应的显存占用。...模型输出的显存占用，总结如下： 需要计算每一层的 feature map 的形状（多维数组的形状） 模型输出的显存占用与 batch size 成正比 需要保存输出对应的梯度用以反向传播（链式法则） 模型输出不需要存储相应的动量信息...ReLU 的计算量： BHWC 2.2 AlexNet 分析 AlexNet 的分析如下图，左边是每一层的参数数目（不是显存占用），右边是消耗的计算资源 ?...Depthwise Convolution 这种操作使得： 显存占用变多 (每一步的输出都要保存) 计算量变少了许多，变成原来的（ ?
nvidia-smi的输出 这是nvidia-smi命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU利用率 显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU计算单元和显存等组成的，显存和GPU...据此可以计算出每一层输出的Tensor的形状，然后就能计算出相应的显存占用。...模型输出的显存占用，总结如下： 需要计算每一层的feature map的形状（多维数组的形状） 模型输出的显存占用与 batch size 成正比 需要保存输出对应的梯度用以反向传播（链式法则） 模型输出不需要存储相应的动量信息...ReLU的计算量：BHWC 2.2 AlexNet 分析 AlexNet的分析如下图，左边是每一层的参数数目（不是显存占用），右边是消耗的计算资源 ?...常见模型计算量/显存/准确率 3 总结 3.1 建议 时间更宝贵，尽可能使模型变快（减少flop） 显存占用不是和batch size简单成正比，模型自身的参数及其延伸出来的数据也要占据显存 batch
虽然GPU对深度学习计算有普遍明显的加速作用，但其显存也是有限的（如V100的最大显存值也仅有32G），而深度学习模型的训练和推理往往需要大量的显存，用来支持更大的模型和更大的batch size。...飞桨v1.7在GPU显存使用策略方面做了如下3点升级： 默认使用显存自增长AutoGrowth策略，根据模型实际占用的显存大小，按需自动分配显存，并且不影响训练速度。...训练任务启动后，运行nvidia-smi命令，观察GPU显存的占用情况。 运行1个ResNet50训练任务，显存占用约4G。...（飞桨1.7之前，运行1个ResNet50训练任务，显存空间就完全被占满。） 运行2个训练任务，显存占用约8G。 运行3个训练任务，显存占用约12G。...GPU 0占用了750MB的显存，但GPU 1卡上的显存占用量仍为16092MB，与任务启动前的显存占用量一致，说明在GPU 0上执行训练任务在GPU 1上不占用任何显存，实现了不同卡上训练任务的隔离。
2、TI-Deepspeed显存节省技术 1）模型显存占用分析 模型的显存占用主要包括两个部分，一部分为Model States，主要包括优化器的状态和梯度以及参数等。...另一部分为其他memory占用，如1）activation memory，用于保存中间结果，backward计算用到；2）临时buffer；3）临时buffer的频繁创建和释放导致的内存碎片，导致明明还有显存但是...以一个83亿大小的模型为例，model states的显存占用需要133GB，远大于V00机型32GB的显存上限。...模型大小 显存占用 8.3B 8.3*16=133GB 2）ZeRO优化器显存节省技术 开源Deepspeed框架对显存占用做了优化，其核心亮点就是“ZeRO”零冗余优化器，TI-Deepspeed...值得注意的是，TI平台团队通过对zero优化器的详细分析，发现目前的zero优化显存节省方案并不支持lamb优化器，原因是它对所有梯度tensor做了flatten后，根据DP进程数做平均切分，不再维护每个
前言 之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里，以及如何在Pytorch中更好地使用显存。...Tensor占用大，我们暂时将次归结为Pytorch在开始运行程序时需要额外的显存开销，这种额外的显存开销与我们实际使用的模型权重显存大小无关。...，那究竟多了哪些占用显存的东西？...其实原因很简单，除了在程序运行时的一些额外显存开销，另外一个占用显存的东西就是我们在计算时候的临时缓冲值，这些零零总总也会占用一部分显存，并且这些缓冲值通过Python的垃圾收集是收集不到的。...Asynchronous execution 做过并行计算或者操作系统的同学可能知道，GPU的计算方式一般是异步的。
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