GPU使用情况查看与分析

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1,GPU使用情况查看

        在运行深度学习任务时，使用GPU训练是必不可少的，拥有强大的GPU资源并且合理利用可以使任务事半功倍。在利用GPU进行神经网络训练时，经常需要探查GPU利用情况，来判断是否合理使用了GPU进行网络训练。

在控制台使用命令nvidia-smi进行GPU资源利用率查看，Windows和Linux平台命令一样

nvidia-smi

会显示出如下界面

以4号GPU为例，详细解释一下界面显示的主要信息

• GPU编号：4,5,6,7
• GPU型号：NVIDIA GeForce RTX 3090
• GPU温度：查看时温度为29°C
• GPU功率：查看时功率为P8级，P0级时功率最高。目前工作功率16W，总功率350W
• GPU显存：总显存24576MiB，目前占用18MiB（基本上算是未使用）
• GPU利用率：查看时是0%

2，GPU使用情况分析

5号GPU：显存占用量大（22943MiB），但利用率较低（51%）。

6号和7号GPU：显存占用量小（13541MiB和16777MiB），但利用率较高（91%和92%）。

现象分析

显存占用量大但利用率低（5号GPU）：

这种情况通常出现在加载了大量数据或模型参数到显存中，但这些数据或模型在当前时间段内并没有被频繁计算使用。也就是说，虽然显存中存储了大量数据或模型参数，但计算过程并没有很频繁地使用这些数据。

可能的原因包括：

模型的部分层次或模块只在某些特定阶段被计算。例如，在使用某些大模型时，某些层次可能只在训练或推理的某些特定阶段被激活，而其他时间则处于空闲状态。

数据加载/预处理阶段：如果在运行深度学习模型时，数据加载和预处理步骤消耗了大量的显存，而计算步骤较少，可能导致这种显存占用高而利用率低的情况。

显存占用量小但利用率高（6号和7号GPU）：

这种情况表明，虽然显存占用相对较小，但GPU计算资源被频繁地调用，利用率较高。这通常发生在计算密集型任务上，例如在进行大量的矩阵运算或卷积操作时。

可能的原因包括：

计算密集型任务：模型的计算非常密集，例如深度卷积网络中的卷积操作。这些操作占用大量计算资源，导致GPU利用率高。

多GPU并行训练：如果多个GPU同时参与训练，可能模型的不同部分被分配到不同的GPU上进行计算，这样每个GPU虽然处理的数据不多，但计算任务很重。

可能的解释和解决方案：

数据不均衡分配：在多GPU训练中，数据或计算任务没有均匀分配，导致某些GPU任务较轻，利用率低，而其他GPU任务繁重，利用率高。可以检查你的数据分配策略，确保任务分布均匀。

网络架构或策略问题：有些网络架构会导致显存和计算资源的不均衡使用，例如模型并行策略导致部分GPU显存占用较多但计算较少。可以考虑优化并行计算策略或调整模型架构。

数据预加载问题：如果在5号GPU上加载了过多的数据或参数，导致显存占用高，但这些数据或参数没有被频繁使用，可能需要优化数据加载或分配策略，减少不必要的数据占用。

总结

5号GPU的显存占用高但利用率低，可能是由于大量的数据或模型参数加载到显存中，但没有被频繁使用或计算资源分配不均。

6号和7号GPU的显存占用小但利用率高，通常是因为这些GPU正在执行计算密集型任务，导致高利用率。

可以通过优化数据分配策略、平衡各GPU的任务负载来改善这一现象。

优化显存使用：有些网络设计或优化技巧，例如使用混合精度训练（Mixed Precision Training），可以减少显存占用，同时保持计算效率。