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使用Pytorch训练解决神经网络的技巧（附代码）

保留计算图 撑爆内存很简单，只要不释放指向计算图形的指针，比如……为记录日志保存loss。...有3种(也许更多?)方式训练多GPU。 分批量训练 ? A在每个GPU上复制模型；B给每个GPU分配一部分批量。 第一种方法叫做分批量训练。...将模型的不同部分分配给不同的GPU，按顺序分配批量 有时模型可能太大，内存不足以支撑。比如，带有编码器和解码器的Sequence to Sequence模型在生成输出时可能会占用20gb的内存。...始终输入到设备列表中的第一个设备上。 跨设备传输数据非常昂贵，不到万不得已不要这样做。 优化器和梯度将存储在GPU 0上。因此，GPU 0使用的内存很可能比其他处理器大得多。 9....这没有想象中那么难，但需要更多有关计算集群的知识。这些指令假定你正在集群上使用SLURM。 Pytorch在各个GPU上跨节点复制模型并同步梯度，从而实现多节点训练。

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用 Pytorch 训练快速神经网络的 9 个技巧

保留计算图 撑爆内存很简单，只要不释放指向计算图形的指针，比如……为记录日志保存loss。...有3种(也许更多?)方式训练多GPU。 分批量训练 A)在每个GPU上复制模型；B)给每个GPU分配一部分批量。 第一种方法叫做分批量训练。...将模型的不同部分分配给不同的GPU，按顺序分配批量 有时模型可能太大，内存不足以支撑。...始终输入到设备列表中的第一个设备上。 跨设备传输数据非常昂贵，不到万不得已不要这样做。 优化器和梯度将存储在GPU 0上。因此，GPU 0使用的内存很可能比其他处理器大得多。 9....这没有想象中那么难，但需要更多有关计算集群的知识。这些指令假定你正在集群上使用SLURM。 Pytorch在各个GPU上跨节点复制模型并同步梯度，从而实现多节点训练。

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英伟达CUDA垄断地位难保：PyTorch不断拆塔，OpenAI已在偷家

随着PyTorch支持更多GPU厂商，再加上OpenAI的Triton搅局，英伟达手中的利器CUDA 逐渐锋芒不再。...PyTorch成AI开发框架赢家，将支持更多GPU 这里先来简单说说CUDA昔日的辉煌故事。 CUDA是英伟达推出的并行计算框架。...CUDA之于英伟达，可谓历史的转折点，它的出现，让英伟达在AI芯片领域快速起飞。 在CUDA之前，英伟达的GPU只是一个负责在屏幕上绘制图像的“图形处理单元”。...此外，PyTorch可用的模型更多，生态更丰富，据统计，在HuggingFace中，85%的大模型都是用PyTorch框架实现的。...那为什么不搞更多内存？ 简而言之，钞能力不足。 一般来说，内存系统根据数据使用需求，遵照从“又近又快”到“又慢又便宜”的结构安排资源。通常，最近的共享内存池在同一块芯片上，一般由SRAM构成。

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PyTorch 1.10 正式版发布，能帮你选batch size的框架

本次更新包含了自1.9版本以来的426名贡献者的3400多条commit共同组成，更新内容主要在于改善PyTorch的训练、性能以及开发人员可用性。...这次集成允许由CUDA graph捕获的网络部件之间的无缝互操作和由于图形限制而无法捕获的网络部分。...这已经利用了矩阵乘法，点乘等的各种其他PyTorch操作来融合共轭，这个操作促使CPU和CUDA上的性能显著提升，并且所需内存也更少了。...，主要通过在程序运行的各个点显示活动内存分配来帮助开发人员避免内存错误； 增强型内核视图：附加列显示网格和块大小以及每个线程共享内存使用和寄存器的情况，这些工具可以给开发者推荐batch size的变化...在新版本中，PyTorch 增加了更多的算子（op）覆盖率，包括在加载时支持更灵活的shape，以及在主机上运行模型进行测试的能力。 此外，迁移学习也已添加到对象检测示例中。

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Pytorch 高效使用GPU的操作

深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。...GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。...得益于GPU众核（many-core）体系结构，程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍。 目前，GPU已经发展到了较为成熟的阶段。...Pytorch支持GPU，可以通过to(device)函数来将数据从内存中转移到GPU显存，如果有多个GPU还可以定位到哪个或哪些GPU。...Pytorch一般把GPU作用于张量(Tensor)或模型（包括torch.nn下面的一些网络模型以及自己创建的模型）等数据结构上。

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系统调优助手，PyTorch Profiler TensorBoard 插件教程

每个彩色矩形代表一个操作符、一个 CUDA 运行时或在 GPU 上执行的 GPU 操作 （如kernel、CUDA 内存复制、CUDA 内存设置等） 在上述示例中： “thread 25772”是执行神经网络...例如，“GPU0”表示接下来的图表和表格只显示每个操作符在 GPU 0 上的内存使用情况，不包括 CPU 或其他 GPU。 内存曲线 内存曲线显示了内存使用趋势。它帮助用户了解内存消耗的概览。...“已分配”曲线是从分配器请求的总内存，例如，由张量使用的内存。“保留”曲线只在底层分配器使用缓存机制时有意义。它代表分配器从操作系统分配的总内存。...每个图例的定义： 计算：GPU上kernel时间的总和减去重叠时间。 重叠：计算和通信的重叠时间。更多的重叠代表计算和通信之间更好的并行性。理想情况下，通信将完全与计算重叠。...设备自身时间：包含在模块中的操作符在 GPU 上花费的累积时间，不包括子模块。 中间的火焰图显示了 torch.nn.Module 的层次结构信息。 底部图表显示了主线程操作符树。 0x3.

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【玩转 GPU】我看你骨骼惊奇，是个写代码的奇才

最初，GPU主要用于图形渲染和显示，将计算机内存中的图形数据转换成图像显示在屏幕上。...基本概念和用途：并行计算能力：GPU具有大量的并行计算单元，可以同时处理多个任务，使其在特定任务上比CPU更加高效。高性能图形渲染：GPU可以快速处理图形数据，提供流畅的图形渲染和显示效果。...首先，GPU内存控制器从主机内存（系统内存）或显存中读取数据，将这些数据传输到CUDA核心的流处理器中。接下来，CUDA核心并行执行指定的计算任务，使用SIMD指令集在流处理器上同时处理多个数据元素。...计算结果存储在流处理器的存储器中，然后再传输回主机内存或显存，供后续计算或图形渲染使用。这个过程重复进行，直到所有的计算任务完成。...CUDA核心概念理解CUDA线程和线程块：CUDA线程（Thread）是执行CUDA设备代码的最小单位，每个CUDA线程在GPU上独立执行。CUDA线程按照索引号进行编号，编号从0开始。

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【玩转 GPU】本地部署大模型--chatGLM（尝鲜篇）

这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。...2 GPU相关知识以下回答均来自ChatGPT2.1 GPU和CPU有什么区别GPU和CPU是两种不同的计算机处理器，它们在设计和功能上有很大的区别。...CPU的设计目的是为了处理通用计算任务，例如操作系统、应用程序和游戏等。GPU（图形处理器）是专门设计用于处理图形和图像的处理器。...显存（Graphics Memory）是指GPU（图形处理器）中的内存，用于存储图形和图像数据。显存是GPU中的一种高速缓存，可以快速读取和写入图形和图像数据，以提高图形和图像处理的效率。...torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia验证cuda和torch是否可用import torchprint(torch.

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比起算力，CUDA才是核心武器

基于Grace的系统与NVIDIA GPU紧密结合，性能将比目前最先进的NVIDIA DGX系统（在x86 CPU上运行）高出10倍。...而在今年11月8号的发布会上，AMD推出全新的CDNA 2 GPU架构和MI200 Instinct图形处理器，要与英伟达的A100芯片一较高下。...由于AMD的MI200是通过自家的ROCm来支持TensorFlow、PyTorch和ONNX等机器学习框架，并没有CUDA，所以在可用性上，还需要留一个问号。...Tensorflow-rocm可以直接通过pip安装，Pytorch的支持其实也一直在进行着，至少2020年就可以编译出支持ROCm的Pytorch-1.6.0和1.7.0版本。...所以，这种情况就导致了过去十年AI的大部分进步都是使用CUDA库取得的。 而AMD也确实输在了没有CUDA的替代方案，甚至AMD都不支持自己的平台。

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Why Taichi (1): 为什么设计新的编程语言？

生产力、性能、可移植性取舍 宏观上，传统编程语言往往面临生产力和性能的取舍。类似C++和CUDA的语言往往自身就有一定学习难度。...最简单的例子是C++和CUDA会限制程序仅能在CPU或NVIDIA GPU上运行。...使用低精度 (low-precision)、量化 (quantized) 的数据类型来节约内存空间与带宽逐渐变得流行，因为 1) GPGPU大行其道，但GPU内存有限 2) 现代处理器FLOPS富余而内存带宽紧缺...设计目标 Taichi有两个高层设计目标： 简化高性能视觉计算系统的开发与部署 探索新的视觉计算编程语言抽象与编译技术 在本文下一节中，我们会简要论述Taichi面向第一个目标的做出的工程实践。...接下来我们用一系列文章，介绍Taichi在SIGGRAPH、ICLR等图形学与人工智能会议上发表的一系列科研工作。

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深入解析CUDA内存溢出： OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.21 GiB (GPU 0； 8.00 GiB tota

引言 在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，OutOfMemoryError: CUDA out of memory是一条令人头疼的错误信息。这通常意味着GPU内存不足以容纳当前的数据和模型。...正文 背景知识 CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，能够利用GPU（图形处理单元）的强大计算能力，加速复杂计算。...PyTorch作为一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习项目中，它提供了丰富的API，方便开发者在CUDA环境下进行高效的模型训练。...内存碎片化解决方案 设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量，调整内存分配策略，例如通过设置最大分裂块大小max_split_size_mb来减少碎片化。...未来可能会有更多智能的内存管理工具和算法出现，以进一步优化资源使用效率。

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CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

CUDA的演进历程 CUDA的诞生 2006年：CUDA的初现 NVIDIA在2006年发布了CUDA，这标志着GPU计算的一个重大突破。在这之前，GPU主要被用于图形渲染。...CUDA的持续发展 CUDA 3.0（2010年）和CUDA 4.0（2011年） 引入了多项改进，包括对更多GPU架构的支持和更高效的内存管理。...动态资源分配 灵活的资源管理： CUDA允许动态分配和管理GPU资源，使得深度学习模型训练更为高效。...在GPU上执行矩阵乘法可以显著加速计算过程，是理解CUDA加速的理想案例。 环境准备 在开始之前，确保你的环境中安装了PyTorch，并且支持CUDA。...示例：加速矩阵乘法 以下是一个使用PyTorch进行矩阵乘法的示例，我们将比较CPU和GPU（CUDA）上的执行时间。

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CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

CUDA的演进历程 CUDA的诞生 2006年：CUDA的初现 NVIDIA在2006年发布了CUDA，这标志着GPU计算的一个重大突破。在这之前，GPU主要被用于图形渲染。...CUDA的持续发展 CUDA 3.0（2010年）和CUDA 4.0（2011年） 引入了多项改进，包括对更多GPU架构的支持和更高效的内存管理。...动态资源分配 灵活的资源管理： CUDA允许动态分配和管理GPU资源，使得深度学习模型训练更为高效。...在GPU上执行矩阵乘法可以显著加速计算过程，是理解CUDA加速的理想案例。 环境准备 在开始之前，确保你的环境中安装了PyTorch，并且支持CUDA。...示例：加速矩阵乘法 以下是一个使用PyTorch进行矩阵乘法的示例，我们将比较CPU和GPU（CUDA）上的执行时间。

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PyTorch算法加速指南

目录 介绍 如何检查CUDA的可用性？ 如何获取有关cuda设备的更多信息？ 如何存储张量并在GPU上运行模型？ 如果有多个GPU，如何选择和使用GPU？...pycuda允许您从python访问Nvidia的CUDA并行计算API。 2.如何检查CUDA的可用性 ?...如何获得cuda设备更多信息 ? Rawpixel在Unsplash上发布的“黑色智能手机” 要获取设备的基本信息，可以使用torch.cuda。...() 但是，使用此命令不会通过张量释放占用的GPU内存，因此它无法增加可用于PyTorch的GPU内存量。...为此，我们必须使用nn.parallel的一些功能，即： 1.复制：在多个设备上复制模块。 2.分散：在这些设备中的第一维上分配输入。 3.收集：从这些设备收集和连接第一维的输入。

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Titan XP值不值？一文教你如何挑选深度学习GPU

计算机的主要计算模块是中央处理器（CPU），CPU 的设计目的是在少量数据上执行快速计算。在 CPU 上添加数倍的数字非常快，但是在大量数据上进行计算就会很慢。如，几十、几百或几千次矩阵乘法。...总之，尽管使用 CPU 进行深度学习从技术上是可行的，想获得真实的结果你就应该使用 GPU。 对我来说，选择一个强大的图形处理器最重要的理由是节省时间和开发原型模型。...他们的 CUDA 工具包具备扎实的技术水平，可用于所有主要的深度学习框架——TensorFlow、PyTorch、Caffe、CNTK 等。...RAM：一般推荐内存的大小至少和显存一样大，但有更多的内存确实在某些场景是非常有帮助的，例如我们希望将整个数据集保存在内存中。...Titan XP 参数： 显存（VRAM）：12 GB 内存带宽：547.7 GB/s 处理器：3840 个 CUDA 核心 @ 1480 MHz（约 5.49 亿 CUDA 核心频率） 英伟达官网价格

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【指南】买家指南：挑选适合你的深度学习GPU

在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器的见解。 为什么深度学习需要GPU？ 哪个GPU规格很重要，为什么？ 在选择GPU时要注意什么？ GPU的性价比； 关于预算的建议。...对3或4个GPU，要有16个PCIe通道可用，你需要一个强大的处理器。带有相应主板的或AMD ThreadRipper(64车道)的东西。...而且，对于更多的GPU，你需要一个更快的处理器和硬盘，以便能够足够快地满足它们的数据，它们才不会闲置。...它适用于所有主要的DL框架——Tensoflow、Pytorch、Caffe、CNTK等。目前为止，这些都没有与OpenCL(CUDA alternative)一起在AMD gpu上运行。...如果你正计划使用多种图形卡，请阅读该篇文章（文章地址:http://0.0.22.120/）。 RAM:建议每1G的显卡RAM有2G的内存。在某些情况下有更多的帮助，比如在内存中保存整个数据集时。

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Pytorch中的分布式神经网络训练

当mini-batch太大而无法容纳在单个GPU的内存中时，您需要将mini-batch拆分到不同的GPU上。 跨GPU的模型拆分 跨GPU拆分模型非常简单，不需要太多代码更改。...缺点：比在多个GPU上并行训练要花费更多的时间。...多GPU下的forward和backward 基本上，给定的输入通过在批处理维度中分块在GPU之间进行分配。在前向传递中，模型在每个设备上复制，每个副本处理批次的一部分。...在此处了解有关它们的更多信息https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html#advanced-topics 在每个GPU上启动单独的进程...在第一个节点上运行 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --nnodes=1 --node_rank=0 --master_addr

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【玩转GPU】GPU云服务器的功能与用途详解

第一章 GPU云服务器简介 1.1 GPU云服务器定义 GPU云服务器是指整合了GPU(图形处理器)的云虚拟机服务,相比于传统的CPU云服务器,其显卡具备大规模并行计算能力,能够大幅提升图像处理、科学计算等特定应用场景下的计算性能...1.2 GPU云服务器的特点 计算能力强大:单个GPU拥有数以千计的算力核心,支持海量并行计算。# 导入PyTorch等深度学习框架 数据处理高效:GPU内存带宽远超CPU,大幅加速数据交换与传输。...在GPU上加速N体重力仿真的示例,使用GPU并行计算可以大幅提升科学计算性能。...2.3.1 配置方案 使用Quadro系列专业图形渲染卡,或Tesla GPU配合CUDA。 CPU以Xeon E5系列为佳,主频越高越好。 需要大容量内存如64GB以上。...另外,利用云服务弹性扩容的优势,也可以根据工作负载动态调整GPU数量,实现资源的合理分配。 相信随着GPU云计算技术的持续发展,其应用领域还将不断拓展,为更多复杂运算性能敏感的任务提供强大加速效果。

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