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。
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。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980
作者:星辰算力平台 1. 背景 随着大数据、人工智能技术的蓬勃发展,人类对于算力资源的需求也迎来大幅度的增长。在腾讯内部,星辰算力平台以降本增效为目标,整合了公司的GPU训练卡资源,为算法工程师们提供统一的底层GPU算力服务。借助于虚拟化、算力挖掘等技术,平台服务公司内各BG的AI训练场景,GPU利用率业界领先。同时,通过云原生任务化的方式,对接了内部各大业务,促进了AI技术研究效率的提升和创新研究。 当下,由于AI训练时的高性能计算设备(如NVIDIA GPU)成本高昂,如果任务在训练过程中不能保证
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。
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发,加上平时学习的一些零散的知识,最近打算整理,将这些做成一页文章。 主线任务:梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务:了解 GPU 硬件工作机理 支线任务:掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务:掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
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。
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
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态,当PCI-Express设备处于空闲状态时,可以将其置于低功耗模式,以减少能源消耗和热量产生。英伟达™(NVIDIA®)图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压,在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源,但不会影响功能或继续运行,只是速度较慢。然而,英伟达™(NVIDIA®)GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源,通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下,GPU 无法运行任何功能。必须注意的是,只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态,而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前,必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
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。
Milvus 社区发展的速度很快。在今年年初的时候才刚发布了 Milvus2.0GA 版本,到了年末,Milvus 已经发布到了 2.2.2 版本。这期间经历了 2.1.0,2.1.1,2.1.2,2.1.4,2.2.0,2.2.1 这些版本,每一个版本都凝聚了社区几百位贡献者的心血,感谢每一位在背后为 Milvus 默默付出的同学。在这快速发展的一年里,我发现社区里有很多朋友对 Milvus 的认识还存在一些误区。今天这篇文章就来聊聊使用 Milvus 的十大常见误区,快来看看这些误区你以前有踩过吗?
dogecoin近期在具有如此大影响力的情况下,是否会促使黑灰产团队和疯狂的投机者们对公有云服务器开始疯狂挖币行为,影响公有云服务器安全和可用性呢?为此,研究一下狗狗币的挖矿模式。
在深度学习和计算机图形学等领域,使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而,GPU的显存是一种有限的资源,我们需要时刻关注显存的使用情况,以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi,能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
今年最为火爆的产业无疑就是AIGC,也就是以AI为主导的生成式内容,包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说,只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天,可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上,还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA,而且在多年前就开始布局AI,它就是芯片巨头Intel公司。
1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料
Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下:
2020 开年,ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇,整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中,我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
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
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
pynvml 是一个 Python 包,用于与 NVIDIA 的管理库 NVML(NVIDIA Management Library)进行交互,以获取和监控 NVIDIA GPU 设备的信息。它提供了一组函数和类,可以查询 GPU 设备的状态、显存使用情况、温度、功耗等信息。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
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
大家好,我是来自PPTV的王斌。接下来我将围绕以下几个话题,为大家分享有关全平台硬件解码的渲染与优化的实践经验。
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"
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硬件设备,是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们,你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖?
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第90天,我们正在讲解Unified Memory Programming,希望在接下来的10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。
为tensorflow指定GPU,原因是,默认创建session时,会将所有显存占满,发现有人在用的时候,就会session不能创建而报错。 首先nvidia-smi查看显卡的编号,最左边一列,看看哪个空的
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。
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
在大型机构分配的服务器集群中,需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行,如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下,程序就会报错说没有显存容量,所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) 第一种方式:
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新,尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型,几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算(CUDA)的 AI 专业显卡提供商,Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家,从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
本文介绍了开源框架MXNet的环境变量配置和显存问题。首先介绍了如何设置进程数量、显存选项和控制数据通信,然后讨论了如何恢复训练。
扎克伯格亲自宣布,PyTorch基金会已新鲜成立,并归入Linux基金会旗下,管理委员会成员,包括Meta、AMD、AWS、谷歌云、微软和英伟达。Meta表示,PyTorch成功背后的驱动力,是开源社区充满活力的持续增长。成立基金会将确保社区成员以透明和公开的方式作出决定。
注意,本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答,更多信息请参考我们的博客。欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。
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?
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
Framebuffer 和 DRM 都是 Linux Kernel 中的显示子系统,它们有不同的作用和定位。
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.
以下顺序不涉及推荐优先级,我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench,就先简单介绍下这3种
Keras - GPU ID 和显存占用设定 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. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有: GPU ID 设定 GPU
随着高清,4K视频的推广,视频GPU硬件编码,解码,转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起,深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注,对GPU 温度,占用率,显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
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