yolov8训练速度

Question

大 佬们，阿里云T4显卡跑yolov8模型1.07s/it这个速度怎么样啊，为什么这么慢，是不是没有配置好。
64batch、15g显存、10万数据集。
为什么比3060本地跑还慢啊
3060的是12g显存 32 bathch、同样数据集，但是有5.48s/it

Answer 1

A200316 下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

首先，从你的描述来看，你在阿里云的T4显卡上运行YOLOv8模型，每迭代（iteration）的时间大约是1.07秒，这与你使用本地的3060显卡（5.48秒/it）相比确实较慢。以下是可能影响训练速度的一些因素以及解决方案：

1. 显存管理

• 显存占用：你的T4显卡只有15GB，而模型可能需要更多内存来存储中间计算结果。尝试降低batch size（从64降到32或更低），以减少内存压力。

解决方案：

• 修改yolov8的配置文件（如yolov8.cfg），减小batch_size：

batch_size=32

或者在训练时动态调整batch size：

from torch.utils.data import DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, drop_last=True)

2. 数据读取效率

• 数据集加载：检查数据集的读取和预处理是否高效。如果数据集较大，考虑使用更高效的读取方式，比如多线程读取。

解决方案：

• 确保数据集读取器使用了足够的多线程或进程数：

num_workers=4

3. 计算效率

• 优化算法：YOLOv8可能已经进行了优化，但检查是否有更新的优化库或算法可以提高性能。
• 硬件限制：T4显卡虽然性能不错，但可能不如3060更适合深度学习。可以考虑升级到具有更高GPU性能的显卡。

解决方案：

• 更新到YOLOv8的最新版本，看看是否有性能提升。
• 考虑使用更强大的GPU，例如V100、A100等。

4. 其他因素

• 环境设置：确保你的环境配置没有其他瓶颈，如CPU性能、内存分配等。

解决方案：

• 检查系统资源使用情况，确保CPU和内存没有被其他进程占用过多。
• 确保所有依赖项（如PyTorch、CUDA等）版本兼容且已正确安装。

总结：

• 调整batch size以减少显存需求。
• 使用多线程数据加载。
• 检查硬件和软件优化选项。
• 监控并优化整体环境性能。