原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.…

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快…

下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式. 实验 显存到主存 我使用VSCode的jupyter来进行实验,首先只导入pytorch,代码如下: import torch 打开任务管理器查看主存与显存情况.情况分别如下: 在显存中创建1GB的张量,赋值给a,代码如下: a = torch.zeros([256,1024,1024],device= 'cpu') 查看主存与显存情况: 可以看到主存与显存都变大了,而且显存不止变大了1G,多出来的内存是pytorch运行所需的一些配置变量,我们…

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M…

对于显存不充足的炼丹研究者来说,弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的.下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程. 实验实验代码如下: import torch from torch import cuda x = torch.zeros([3,1024,1024,256],requires_grad=True,device='cuda') print("1", cuda.memory_allocated()/1024**2) y = 5 * x print(&quo…

知乎的一篇文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 关于如何使用nvidia-smi查看显存与GPU使用情况,参考如下链接: https://blog.csdn.net/Mr_HHH/article/details/80083803 其中在知乎的那篇文章中,有一处,我认为有错: 应为: 先乘后加算一次MACC(multipy-accumulate operation),有的也叫MADD. 每一次乘算一次flop,每一次加算一次flop. 其中flop大约…

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但…

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么…

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP…

本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的).还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制了Numpy的特性(但还有一些特性不支持),怪不得热度上升得这么快. 模型定义 和TF很像,Pytorch也通过继承父类来搭建模型,同样也是实现两个方法.在TF中是__init__()和call(),在Pytorch中则是__init__()和forward().功能类似,都分别是初始化模型内部结构…