图神经网络训练与GPU调动的问题

Question

使用GNN图神经网络深度学习时，GPU显存占满，，但是GPU“利用率只有2%。运算速度慢。我试着用云服务器4卡4090去跑，发现显存占满，但是GPU利用率一个时2%，其余三是0。也试过云服务器1卡4090跑，比在自己电脑上跑还要慢一点

这种情况可能出现的问题在哪呢

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

如果还有问题，请评论或点击头像私信，如果有帮助到您, 请关注、采纳、点赞

1. 关键点分析：
   - GPU显存占满但利用率极低，这可能是由于计算任务分配不均衡、数据传输瓶颈或者模型本身存在一些低效的地方导致的。对于多卡情况，部分卡利用率为0，说明在多卡协同工作时存在严重问题。

2. 解决方案：
   - 检查数据加载与预处理：

   • 确保数据加载过程没有成为瓶颈。可以使用数据加载器（如PyTorch的DataLoader）的prefetch_factor参数来预取数据，减少数据加载的时间。例如：
     python from torch.utils.data import DataLoader train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, prefetch_factor=2)
   • 检查数据预处理是否在CPU上高效完成。如果预处理操作可以并行化，考虑使用多线程或多进程来加速。例如在Python中使用multiprocessing库：
     ```python
     import multiprocessing

   def preprocess_data(data):
   # 数据预处理操作
   return processed_data

   pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
   preprocessed_data = pool.map(preprocess_data, raw_data)
   pool.close()
   pool.join()
   - **优化模型计算**： - 检查模型的计算逻辑，确保没有不必要的重复计算或低效的操作。例如，避免在循环中进行重复的张量创建或计算。 - 对于图神经网络，检查消息传递和聚合操作是否进行了有效的优化。例如，在PyTorch Geometric中，可以使用高效的稀疏矩阵操作来加速图卷积。 - 尝试使用更高效的图神经网络实现，有些库针对特定的硬件进行了优化。比如DGL（Deep Graph Library）在GPU上有较好的性能表现。 - **多卡使用优化**： - 确保模型在多卡上进行了正确的并行化。在PyTorch中，可以使用`nn.DataParallel`或`DistributedDataParallel`。 - `nn.DataParallel`示例：python
   from torch.nn.parallel import DataParallel
   model = Model()
   device = torch.device(“cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)
   if torch.cuda.device_count() > 1:
   model = DataParallel(model)
   model.to(device)
   - `DistributedDataParallel`示例（需要初始化分布式环境）：python
   import torch
   import torch.distributed as dist
   import torch.nn.parallel as nnparallel

    dist.init_process_group(backend='nccl')
    rank = dist.get_rank()
    device = torch.device("cuda:%d" % rank)
   
    model = Model()
    model.to(device)
    model = nnparallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank], output_device=rank)
    ```
   

   • 检查数据在多卡之间的分配是否均匀。确保每个GPU处理的数据量大致相同，避免某些卡负载过重而其他卡闲置。
     3. 多种解决方案优缺点：
   • 数据加载与预处理优化：
   • 优点：相对容易实现，不涉及模型结构的大改动，能显著减少数据加载时间，对整体性能提升有帮助。
   • 缺点：如果数据预处理本身已经很快，优化空间有限，且对于计算瓶颈不在数据加载阶段的情况效果不明显。
   • 模型计算优化：
   • 优点：从根本上提升模型的计算效率，可能带来较大的性能提升。
   • 缺点：需要深入分析模型代码，难度较大，可能需要对模型结构或算法进行调整。
   • 多卡使用优化：
   • 优点：充分利用多卡资源，在多卡环境下能大幅提升计算速度。
   • 缺点：实现相对复杂，需要处理分布式训练的各种细节，如初始化分布式环境、数据并行等。
     4. 总结：
     出现GPU显存占满但利用率低的情况，需要从数据加载、模型计算以及多卡使用等多个方面进行排查和优化。通过合理调整数据处理方式、优化模型计算逻辑以及正确配置多卡并行，可以提高GPU的利用率，从而加快图神经网络的训练速度。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。