如何提升PyTorch的性能

如何提升PyTorch的性能，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

Pin memory

你知道有時候你的GPU內存顯示它是滿的但你很確定你的模型沒有使用那么多？這種開銷稱為pinned memory。這個內存被保留為一種“working allocation”類型。

當你在一個DataLoader中啟用pinned_memory時，它“自動將獲取的數據張量放在pinned memory中，并使數據更快地傳輸到CUDA-enabled的gpu”

這意味著你不應該不必要的去調用：

torch.cuda.empty_cache()

避免CPU到GPU的傳輸，反之亦然

# bad.cpu()  .item()  .numpy()

我看到大量使用.item()或.cpu()或.numpy()調用。這對于性能來說是非常糟糕的，因為每個調用都將數據從GPU傳輸到CPU，從而極大地降低了性能。

如果你試圖清除附加的計算圖，請使用.detach()。

# good.detach()

這不會將內存轉移到GPU，它會刪除任何附加到該變量的計算圖。

直接在GPUs上構建張量

大多數人都是這樣在GPUs上創建張量的

t = tensor.rand(2,2).cuda()

然而，這首先創建CPU張量，然后將其轉移到GPU……這真的很慢。相反，直接在想要的設備上創建張量。

t = tensor.rand(2,2, device=torch.device('cuda:0'))

如果你正在使用Lightning，我們會自動把你的模型和批處理放到正確的GPU上。但是，如果你在代碼的某個地方創建了一個新的張量(例如：為一個VAE采樣隨機噪聲，或類似的東西)，那么你必須自己放置張量。

t = tensor.rand(2,2, device=self.device)

每個LightningModule都有一個方便的self.device調用，無論你是在CPU上，多 GPUs上，還是在TPUs上，lightning會為那個張量選擇正確的設備。

使用DistributedDataParallel不要使用DataParallel

PyTorch有兩個主要的模式用于在多 GPUs訓練。第一種是DataParallel，它將一批數據分割到多個GPUs上。但這也意味著模型必須復制到每個GPU上，一旦在GPU 0上計算出梯度，它們必須同步到其他GPU。

這需要大量昂貴的GPU傳輸！相反，DistributedDataParallel在每個GPU(在它自己的進程中)上創建模型副本，并且只讓數據的一部分對該GPU可用。這就像是讓N個獨立的模型進行訓練，除了一旦每個模型都計算出梯度，它們就會在模型之間同步梯度……這意味著我們在每批處理中只在GPUs之間傳輸一次數據。

在Lightning中，你可以在兩者之間輕松切換

Trainer(distributed_backend='ddp', gpus=8)  Trainer(distributed_backend='dp', gpus=8)

請注意，PyTorch和Lightning都不鼓勵使用DP。

使用16-bit精度

這是另一種加快訓練速度的方法，我們沒有看到很多人使用這種方法。在你的模型進行16bit訓練的部分，數據從32位變到到16位。這有幾個優點:

1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

2.  你使用了一半的內存(這意味著你可以將batch大小翻倍，并將訓練時間減半)。

3.  某些GPU(V100, 2080Ti)可以自動加速(3 -8倍)，因為它們針對16位計算進行了優化。

在Lightning中，這很簡單:

Trainer(precision=16)

注意：在PyTorch 1.6之前，你還必須安裝Nvidia Apex，現在16位是PyTorch的原生版本。但如果你使用的是Lightning，它同時支持這兩種功能，并根據檢測到的PyTorch版本自動切換。

對你的代碼進行Profile

如果沒有Lightning，最后一條建議可能很難實現，但你可以使用cprofiler這樣的工具來實現。然而，在Lightning中，你可以通過兩種方式獲得所有在訓練期間所做的調用的總結：

首先，內置的basic profiler

Trainer(profile=True)

可以給出這樣的輸出：

或者是高級的profiler:

profiler = AdvancedProfiler()  trainer = Trainer(profilerprofiler=profiler)

得到更小粒度的結果：

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