在近年来的深度学习领域,许多研究机构和研究者通过增大模型的参数量来提升模型的表现,取得了非常显著的成果,一次次令业界称奇。这客观上使得“扩大模型的尺寸”几乎一度成为各家竞相追逐的唯一指标。
在进行模型推理时,需要考虑如何有效地利用和管理GPU显存。以下总结了常用的节省显存的方法。
机器之心原创 作者:思 2080Ti 竟然可以当 V100 来用,这个功能有点儿厉害。 自深度学习大潮兴起,模型就朝着越来越大、越来越 「深」 的方向发展。 2012 年,拥有 5 个卷积层的 AlexNet 第一次在视觉任务上展现出强大的能力。在此之后,基础模型就开始「深」化起来:2014 年的 VGG-Net 达到了 19 层;2015 年的 ResNet、2017 年的 DenseNet 更是将深度提升到了上百层。 模型大小的提升极大地提高了性能。因此,各大视觉任务都将 ResNet、DenseNe
假如我们当前的显存分配如上图所示,假设当前想分配 800MB 显存,虽然空闲的总显存有 1000MB,但是上方图的空闲显存由地址不连续的两个 500MB 的块组成,不够分配这 800MB 显存;而下方的图中,如果两个 500MB 的空闲块地址连续,就可以通过显存碎片的整理组成一个 1000MB 的整块,足够分配 800MB。上方图的这种情况就被称为显存碎片化。
Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存,类似于python的引用机制,当某一内存内的数据不再有任何变量引用时,这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意,当我们有一部分显存不再使用的时候,这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的,举个例子:
笔者在执行一个Jax的任务中,又发现了一个奇怪的问题,就是明明只分配了很小的矩阵空间,但是在多次的任务执行之后,显存突然就爆了。而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false,也就是不进行显存的预分配(默认会分配90%的显存空间以供使用)。然后在网上找到了一些类似的问题,比如参考链接中的1、2、3、4,都是在一些操作后发现未释放显存,这里提供一个实例问题和处理的思路,如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言。
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。如何更高效地利用GPU显存,在一张卡或一台机器上同时承载更多的训练和预测任务,让有限的显存支持多个开发者同时进行实验,执行各自的任务呢?
在深度学习任务中,对于复杂的神经网络和大规模的训练数据,显存占用成为一个常见的问题。当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时,就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题,我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。
飞桨(PaddlePaddle)为用户提供技术领先、简单易用、兼顾显存回收与复用的显存优化策略,在Transformer、BERT、DeepLab V3+上Max Batch Size性能优于对标开源框架,在YOLOv3、Mask-RCNN模型上显存性能与对标开源框架持平,有兴趣的同学可以试一下,上一组数据先睹为快。
在上一节LCD层次分析中,得出写个LCD驱动入口函数,需要以下4步: 1) 分配一个fb_info结构体: framebuffer_alloc(); 2) 设置fb_info 3) 设置硬件相关的操作
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。针对这种情况,虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点,让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看,绝大多数公司使用的是英伟达(NVIDIA)的公司的计算卡,所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术,该技术的介绍是 NVIDIA
3.5. Mode Switches GPUs that have a display output dedicate some DRAM memory to the so-called primary surface, which is used to refresh the display device whose output is viewed by the user. When users initiate a mode switch of the display by changing th
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。在这篇文章中,我们借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于显存的变化情况,分析出我们如何正确释放多余的显存。
飞桨(PaddlePaddle)为用户提供技术领先、简单易用、兼顾显存回收与复用的显存优化策略,在Transformer、BERT、DeepLabV3+上Max Batch Size性能优于对标开源框架,在YOLOv3、Mask-RCNN模型上显存性能与对标开源框架持平,有兴趣的同学可以试一下,上一组数据先睹为快。
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。
现有一个古诗自动生成的训练接口,该接口通过Pytorch来生训练模型(即生成古诗)为了加速使用到了GPU,但是训练完成之后GPU未能释放。故此需要进行优化,即在古诗生成完成之后释放GPU。 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务器上为了实现并发采用的是gunicorn来启动应用。通过pythorch来进行古诗训练。项目部署在一个CentOS的服务器上。
显示设备例如 LCD,在 Linux 中用 Framebuffer 来表征, Framebuffer 翻译过来就是帧缓冲,简称 fb,在 /dev 目录下显示设备一般表示成这样:/dev/fbn,应用程序通过访问这个设备来访问 LCD,实际上应用程序通过操作显存来操作显示设备,显存由驱动程序设置。说白了,我们要在 linux 下操作屏幕进行显示那么直接对 /dev/fbn 进行操作即可。
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
虽然CUDA有很多的C代码,这里我们主要以C++为主。一个完整的CUDA程序,需要经历7个步骤
知乎:真中合欢 链接:https://www.zhihu.com/question/627258986/answer/3262812950
3.项目生生成成功 .cu文件就是跑在GPU上面的文件。文件夹里面是自动生成的一些要依赖的库文件你可以不用管
之前和大家分享过一套如何给服务器安装 x2go 桌面,可以实现直接在服务器上debug,直接起飞的方案。对于新手特别友好,例如有时候想要显示图片或者视频等等,都是可以做到的。
实践证明,更大的模型在不少场景取得了更好的效果。但随着参数规模的扩大,AI加速卡存储(如GPU显存)容量问题和卡的协同计算问题成为了训练超大模型的瓶颈。流水线并行从模型切分和调度执行两个角度解决了这些问题。本文将从流水线并行介绍、主流实现方式以及一般调优技巧三方面从浅到深讲解流水线并行,希望能帮助您更好地理解和使用流水线并行功能。
自研 AngelPTM 大模型训练框架上线公有云,助力降本增效 最近 ChatGPT 凭借其强大的语言理解能力、文本生成能力、对话能力等在多个领域均取得了巨大成功,掀起了新一轮的人工智能浪潮。ChatGPT、GPT3、以及 GPT3.5 都是基于 Transformer 架构堆叠而成,研究发现随着训练数据量和模型容量的增加可以持续提高模型的泛化能力和表达能力,研究大模型成为了近两年的趋势。国内外头部科技公司均有布局,发布了若干千亿规模以上的大模型,如下图所示: 近几年 NLP 预训练模型规模的发展,模型已
“10b”、“13b”、“70b” 等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量。其中的 “b” 代表 “billion”,也就是十亿。表示模型中的参数量,每个参数用来存储模型的权重和偏差等信息。例如:
前面我们已经建立了一个简单的LeNet模型,已经训练它了来做手写数字识别,基于mnist数据集上的效果还是不错的。今天接着写一些模型训练相关的内容。
👉腾小云导读 随着ChatGPT的兴起,人们越来越重视大参数规模训练模型的重要性。但是在不断增加参数规模的情况下,模型所需的算力和存储需求也在不断提高。为了减少训练大模型所需的成本,腾讯推出了 AngelPTM 训练框架。鉴于最近大模型的火热趋势,我们决定将内部成熟落地的 AngelPTM 框架推广给广大公有云用户,以帮助广大开发爱好者实现业务降本增效。 👉看目录,点收藏 1 AngelPTM技术原理简介 1.1 ZeRO-Cache 优化策略 1.2 统一视角存储管理 1.3 统一视角存
每个外设,例如: 显示器有对应的显卡,显卡里面有相关的寄存器,通过往这些寄存器中设置对应的值,就可以控制该外设工作起来了。
设置当前使用的GPU设备仅为0号设备,设备名称为 /gpu:0: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
Continous Batching提出于论文《Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models》,因其可以实现数倍乃至数十倍的系统吞吐提升,已广泛被各大LLM推理框架采用(原名Iteration Batching,TGI和vLLM称之为Contious Batching,TensorRT-LLM称之为In-flight Batching)。
设置当前使用的GPU设备为0, 1号两个设备,名称依次为 /gpu:0、/gpu:1: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ,根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。
很多未到场的开发者觉得遗憾,希望可以了解飞桨发布会背后的更多技术细节。机器之心策划了一个系列稿件,分别从核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台五个层面分别详细解读飞桨的核心技术与最新进展,敬请关注。
初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti.
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第六天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计845字,阅读时间15分钟 3.2.4. Page-Locked Host Memory【锁页内存】 The runtime provides functions to allow the use of page-locked
每天给你送来NLP技术干货! ---- 炼丹笔记编辑 z.defying@DataWhale 1. 指定GPU编号 设置当前使用的GPU设备仅为0号设备,设备名称为 /gpu:0: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 设置当前使用的GPU设备为0, 1号两个设备,名称依次为 /gpu:0、/gpu:1: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ,根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。 指定GP
IT之家 10 月 12 日消息,据 VideoCardz 消息,在 RTX 4090 上市之际,英伟达分享了 RTX 4090、4080 16G 和 4080 12G 在三款游戏中的帧率表现。
CUDA是英伟达推出的GPU架构平台,通过GPU强大的并行执行效率,为计算密集型应用加速,CUDA文件以.cu结尾,支持C++语言编写,在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题,这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要,在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天,我们正在讲解性能,希望在接下来的60天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字,阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天,我们正在讲解Unified Memory Programming,希望在接下来的13天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
嵌入式Linux操作系统具有:开放源码、所需容量小(最小的安装大约需要2MB)、不需著作权费用、成熟与稳定(经历这些年的发展与使用)、良好的支持等特点。因此被广泛应用于移动电话、个人数码等产品中。嵌入式Linux开发主要包括:底层驱动、操作系统内核、应用开发三大类。需要掌握系统移植(Uboot、Linux Kernel的移植和裁剪、根文件系统的构建)、Linux驱动及内核开发(字符设备驱动、块设备驱动、网络设备驱动)应用开发由于博主能力有限所了解的也不多。
提到动态壁纸软件,很多人第一个想起的大概会是 Wallpaper Engine 吧。确实,通过 Steam 上一边倒的好评可以看出来他的受欢迎程度。不过考虑到19块的售价,reizhi 在这里要推荐的是另一款叫做 lively 的开源免费动态壁纸软件。
快手总结了一套超大规模集群下大语言模型训练方案。该方案在超长文本场景下,在不改变模型表现的情况下,训练效率相较 SOTA 开源方案,有显著的吞吐提升。通过细致的建模,可保证 Performance Model 十分接近真实性能,基于此 Performance Model,解决了大模型训练调参困难的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云