”GPU利用率提升“ 的搜索结果

     众所周知，GPU本身的计算能力是越来越强大，特别是新一代的NVIDIA AMPERE架构发布之后，又一次刷新了大家对AI算力的认知。目前，确实有不少大规模分布式训练对更大算力的渴求是极其强烈的，比如语音、自然语言处理等...

     答：能否启用 GDRDMA 和 NCCL 版本有关，经测试，使用 PyTorch1.7（自带 NCCL2.7.8）时，启动 GDRDMA 失败，和 Nvidia 的人沟通后确定是 NCCL 高版本的 bug，暂时使用的运行注入的方式来修复；优化：a、设置 tf.data...

     pytorch跑Unet代码，gpu利用率在0%-20%闪现，主要问题是GPU一直在等cpu处理的数据传输过去。利用top查看cup的利用率也是从0省道100%且显然cup的线程并不多，能处理出的数据也不多。在一般的程序中，除了加载从...

     尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋，这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣) 如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了，记得回来给小夕发小红包(￣∇￣) 不过，这并不是一篇怒贴一堆...

     训练巨型 AI 模型，其中 GPU 并行批处理数百个数据样本，使 GPU 在训练过程中得到充分利用。然而，许多其他应用程序类型可能只需要一小部分 GPU 计算，从而导致海量计算能力未得到充分利用。在这种情况下，为每个...

     运行程序的时候提醒显存不够，查看了一下nvidia-smi，确实显存占满了，但是GPU-Util，gpu利用率有三个都是0，只有一个是56% 搜索后发现这个现象的原因还比较普遍，但是似乎没有几个可以很好解决这个问题， 参考： ...

     最近在训练SSD模型时发现GPU的利用率只有8%，而CPU的利用率却非常高。 后来了解到，一般使用CPU进行数据的读取和预处理，而使用GPU进行模型的正向传播和反向传播。由于CPU数据读取跟不上（读到内存+多线程+二进制...

     本人用STABLE_BASELINES3里面的算法进行实验，结果发现GPU利用率一直很低，只会偶尔高一下然后又下去，原来是我的算法写的有问题，采样时间非常的长，智能体会受限于采样时间。关闭一切可能的IO操作！

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