【模型训练】提高pytorch训练时GPU利用率

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前言

深度学习模型训练过程经常看到GPU利用效率不高，以下是一些提高GPU利用率常用的方式。对于提高GPU利用率能有一定帮助，但要提高到100%比较难，毕竟GPU利用率低本质上是因为GPU与CPU通讯等原因，导致GPU 在程序运行的某些时间处在空闲状态,没有被充分利用起来。

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一、更改BatchSize

更改batchsize大小是大家都知道的且最常用的方式。更大的batchsize大小通常可以提高 GPU 利用率，因为在处理更多数据时，GPU 可以更好地执行并行计算。

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

二、数据预处理

尽量在数据加载时进行预处理，减少在训练循环中的计算开销。在pytorch中，可以通过使用transforms模块来实现。

transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    # 其他预处理步骤
])

三、使用并行训练

PyTorch 提供了 torch.nn.DataParallel 模块，可以用于将模型的计算在多个 GPU 上并行执行。通过使用model = nn.DataParallel(model)或者torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行分布式并行训练。
具体如何实现可以看我的另一篇文章：链接: link

四、混合精度训练

使用混合精度训练可以减少模型在 GPU 上的内存占用，从而提高 GPU 利用率。PyTorch 提供了 torch.cuda.amp 模块，支持混合精度训练。

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)    
        with autocast():
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
        scaler.scale(loss).backward()
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()
        optimizer.zero_grad()

五、使用多线程加载数据

在数据加载阶段，使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数，将数据加载和模型训练的过程分离，提高数据加载效率。

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)

六、模型优化

优化模型架构和超参数，以提高训练效率。这可能包括调整学习率、使用更高效的模型结构或采用先进的优化器。

七、减少不必要的内存占用

确保在训练过程中及时释放不再需要的 GPU 内存，以避免内存泄漏。可以使用 torch.cuda.empty_cache() 来手动释放 GPU 缓存。

torch.cuda.empty_cache()

请注意，实现最佳 GPU 利用率需要综合考虑模型、数据和硬件等多个因素，并且具体的优化方法可能因应用场景而异。在实施任何更改之前，建议先对代码进行基准测试以确保优化的有效性。