训练模型GPU利用率低

Question

torch.cuda.is_available()为True，且调用了.to(device)将模型放到GPU上运行，但GPU利用率低跑的很慢，并且风扇不响的问题，之前正常GPU利用率高跑的也比现在快

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

解决方案

你遇到的问题可能是GPU利用率低的原因有很多，以下是一些可能的解决方案：

1. 检查GPU的版本和驱动程序：确保你的GPU驱动程序是最新的，并且支持PyTorch的版本。
2. 检查模型的大小和复杂度：如果你的模型太大或太复杂，可能会占用太多的GPU资源，导致利用率低。
3. 检查数据的大小和类型：如果你的数据太大或太复杂，可能会占用太多的GPU资源，导致利用率低。
4. 检查代码中的 Bottleneck：检查你的代码中是否存在瓶颈，例如循环或递归调用，可能会占用太多的GPU资源，导致利用率低。
5. 使用 Profiler：使用PyTorch的 Profiler 工具来分析你的模型和数据的性能瓶颈。
6. 使用 Distributed Training：如果你的模型太大或太复杂，可以使用分布式训练来分配计算任务到多个GPU上。
7. 检查系统的资源：检查你的系统的资源是否足够，例如内存和CPU是否足够。

以下是一个简单的示例代码，使用 Profiler 来分析模型的性能瓶颈：

import torch
import torch.profiler

# ...

with torch.profiler.profile(use_cuda=True) as prof:
    # 模型训练代码
    model.train()
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
    for epoch in range(10):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input_data)
        loss = loss_fn(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

print(prof.key_averages().table(sort_by="cuda_time_total"))

这个示例代码将记录模型训练的性能瓶颈，并显示 CUDA 时间的总和。