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今天小編給大家分享一下模型訓練時GPU利用率太低如何解決的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。
最近在訓練SSD模型時發現GPU的利用率只有8%，而CPU的利用率卻非常高。
后來了解到，一般使用CPU進行數據的讀取和預處理，而使用GPU進行模型的正向傳播和反向傳播。由于CPU數據讀取跟不上（讀到內存+多線程+二進制文件），而GPU的處理速度太快，導致GPU的利用率不高。
最后總結一下，有的時候模型訓練慢并不是因為顯卡不行或者模型太大，而是在跑模型過程中有一些其他的操作導致速度很慢，尤其是文件的IO操作，這會導致GPU得不到連續性使用，整體速度特別慢。
1，關閉一些日志記錄，減少日志IO操作頻率。
2，NVIDA提供了DALI庫，可以將數據處理轉移到GPU上。
GPU 的顯存占用和算力利用直接影響模型的訓練速度
1、提高batch_size
2、提高模型輸入尺寸
3、增加模型深度
推薦：優先提高batch_size, 其他方法會對模型結構產生影響
1、提高線程數
2、打開pin_memory
# 在pytorch 加載數據時提高線程數，打開pin_memory torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True)
以上就是“模型訓練時GPU利用率太低如何解決”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。
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