Kako povećati iskorištenost GPU-a u PyTorchu?

U ovom blogu usredotočit ćemo se na načine na koje možete povećati iskorištenost GPU-a u PyTorchu.

Kako povećati iskorištenost GPU-a u PyTorchu?

Postoji nekoliko tehnika koje se mogu primijeniti kako bi se povećala iskorištenost GPU-a i osiguralo da se najbolji hardverski resursi koriste za obradu složenih modela strojnog učenja. Ove taktike uključuju uređivanje koda i korištenje značajki PyTorcha. Neki važni savjeti i trikovi navedeni su u nastavku:

• Učitavanje podataka i veličine paketa
• Modeli koji manje ovise o memoriji
• PyTorch Lightning
• Podesite postavke vremena izvođenja u Google Colabu
• Očisti predmemoriju za optimizaciju

Učitavanje podataka i veličine paketa

' Učitavač podataka ” u PyTorchu koristi se za definiranje specifikacija podataka koji se učitavaju u procesor sa svakim prolazom naprijed modela dubokog učenja. Veći “ veličina serije ” podataka zahtijevat će više procesorske snage i povećat će iskorištenost dostupnog GPU-a.

Sintaksa za dodjeljivanje Dataloadera s određenom veličinom serije u PyTorchu prilagođenoj varijabli dana je u nastavku:

Modeli koji manje ovise o memoriji

Svaka arhitektura modela zahtijeva drugačiji volumen ' memorija ” za izvođenje na svojoj optimalnoj razini. Modeli koji učinkovito koriste manje memorije po jedinici vremena sposobni su raditi s veličinama serija koje su daleko veće od ostalih.

PyTorch Lightning

PyTorch ima smanjenu verziju koja je ' PyTorch Lightning ”. Optimiziran je za munjevitu izvedbu kao što se može vidjeti iz njegovog naziva. Lightning prema zadanim postavkama koristi GPU-ove i nudi puno bržu obradu za modele strojnog učenja. Glavna prednost Lightninga je nedostatak zahtjeva za šablonskim kodom koji može ometati obradu.

Uvezite potrebne biblioteke u PyTorch projekt sa sintaksom danom u nastavku:

Podesite postavke vremena izvođenja u Google Colabu

Google Collaboratory je IDE u oblaku koji svojim korisnicima pruža besplatan GPU pristup za razvoj PyTorch modela. Prema zadanim postavkama, Colab projekti se izvode na CPU-u, ali se postavke mogu promijeniti.

Otvorite Colab bilježnicu, idite na ' Runtime ' na traci izbornika i pomaknite se prema dolje do ' Promijenite postavke vremena izvođenja ”:

Zatim odaberite “T4 GPU” opciju i kliknite na ' Uštedjeti ” za primjenu promjena za korištenje GPU-a:

Očisti predmemoriju za optimizaciju

PyTorch svojim korisnicima omogućuje brisanje predmemorije memorije kako bi mogli osloboditi prostor za pokretanje novih procesa. ' Predmemorija ” pohranjuje podatke i informacije o modelima koji se izvode tako da može uštedjeti vrijeme koje će se potrošiti na ponovno učitavanje tih modela. Brisanje predmemorije daje korisnicima više prostora za pokretanje novih modela.

Naredba za brisanje predmemorije GPU-a data je u nastavku:

Ovi se savjeti koriste za optimiziranje rada modela strojnog učenja s GPU-ovima u PyTorchu.

Stručni savjet

Google Colab svojim korisnicima omogućuje pristup pojedinostima o korištenju GPU-a putem ' nvidia ” kako biste dobili informacije o tome gdje se hardverski resursi koriste. Naredba za prikaz detalja korištenja GPU-a dana je u nastavku:

Uspjeh! Upravo smo pokazali nekoliko načina za povećanje iskorištenja GPU-a u PyTorchu.

Zaključak

Povećajte korištenje GPU-a u PyTorchu brisanjem predmemorije, korištenjem PyTorch Lightninga, podešavanjem postavki vremena izvođenja, korištenjem učinkovitih modela i optimalnih veličina serije. Ove tehnike uvelike doprinose osiguravanju da modeli dubokog učenja rade najbolje što mogu i da mogu izvući valjane zaključke i zaključke iz dostupnih podataka. Demonstrirali smo tehnike za povećanje korištenja GPU-a.