AI & GPU
为什么我的 GPU 利用率很低?这里有解决方案:

了解低 GPU 利用率的原因

Misskey AI

识别瓶颈

深度学习工作负载中出现低 GPU 利用率的主要原因之一是应用程序的计算需求、硬件规格和数据管道中存在瓶颈。为了解决这些问题,我们需要彻底分析应用程序和底层硬件,以识别潜在的瓶颈。

分析应用程序的计算需求

了解低 GPU 利用率原因的第一步是分析深度学习应用程序的计算需求。这涉及到检查模型架构、输入数据的大小和复杂度,以及训练或推理工作负载。通过了解应用程序的计算需求,您可以更好地评估实现最佳 GPU 利用率所需的硬件资源。

例如,让我们考虑一个用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)。模型的计算需求将取决于因素,如卷积层的数量、输入图像的大小、特征映射的数量以及全连接层的复杂度。如果模型特别深或输入图像分辨率很高,计算需求可能会超出可用 GPU 硬件的能力,从而导致 GPU 利用率低。

检查硬件规格和功能

接下来,您应该仔细检查用于深度学习工作负载的 GPU(s) 的硬件规格和功能。这包括 GPU 的内存大小、内存带宽、计算能力(FLOPS)、内核数量等因素。

优化 GPU 利用率

在深度学习工作负载中,GPU 利用率是一个关键指标。GPU 利用率受到多个因素的影响,包括 GPU 的计算能力、内存容量、内存带宽以及整体系统配置(如 CPU、RAM、存储)。

例如,如果您使用的 GPU 内存容量有限,在训练过程中可能会受到批量大小的限制,从而导致 GPU 计算资源的低利用。同样,如果 GPU 的内存带宽无法满足应用程序的数据传输需求,数据管道中可能会出现瓶颈,也会导致 GPU 利用率低下。

识别数据管道中的潜在瓶颈

另一个需要考虑的关键因素是数据管道,包括数据加载、预处理以及 CPU 和 GPU 之间的数据传输。数据处理效率低下可能会显著影响 GPU 利用率,因为 GPU 可能会在等待数据加载或传输的过程中处于空闲状态。

例如,如果数据预处理步骤在 CPU 上进行,且计算量较大,GPU 可能会在等待预处理数据传输的过程中处于空闲状态。另外,如果 CPU 和 GPU 之间的数据传输未经优化,GPU 也可能会在数据传输操作期间处于空闲状态。

通过分析应用程序的计算需求、硬件规格以及数据管道,您可以识别导致深度学习工作负载中 GPU 利用率低下的潜在瓶颈。

优化数据管道

影响 GPU 利用率的一个关键因素是数据管道的效率,包括数据加载、预处理以及 CPU 和 GPU 之间的数据传输。通过优化数据管道,您可以确保 GPU 在训练或推理过程中保持繁忙和充分利用。

高效的数据加载和预处理

为了优化数据管道,您应该首先关注高效的数据加载和预处理。这包括以下技术:

  1. 异步数据加载。1. 异步数据加载:利用诸如 PyTorch 的 DataLoadernum_workers 参数或 TensorFlow 的 tf.data.Datasettf.data.experimental.AUTOTUNE 等异步数据加载技术,在 GPU 执行计算时并行地在 CPU 上加载和预处理数据。

  2. 高效的数据预处理:如果可能的话,将计算密集型的数据预处理步骤卸载到 GPU 上,以利用 GPU 的并行处理能力。这可以包括图像缩放、归一化和增强等操作。

  3. 数据缓存和记忆化:缓存预处理过的数据或使用记忆化技术,以避免对大型数据集进行重复的预处理,特别是在训练过程中反复使用的数据集。

通过优化数据加载和预处理步骤,您可以确保 GPU 在等待数据可用时不会闲置,从而提高整体 GPU 利用率。

最小化 CPU 和 GPU 之间的数据传输

优化数据管道的另一个重要方面是最小化 CPU 和 GPU 之间的数据传输。过多的数据移动可能会导致严重的性能瓶颈和低 GPU 利用率。

一些最小化数据传输的技术包括:

  1. 批量大小优化:考虑可用的 GPU 内存和批量大小与模型性能之间的权衡,确定适合您模型的最佳批量大小。

  2. 固定内存:使用固定内存(也称为页锁定内存)存储输入数据,以实现 CPU 和 GPU 之间更快的数据传输。

  3. 数据布局优化:确保您的数据以 GPU 友好的布局(如图像的 NCHW 格式)存储,以最小化在传输过程中需要重新排列数据的需求。

  4. 内存高效的数据结构:利用内存高效的数据结构,如 PyTorch 的 torch.Tensor 或 TensorFlow 的 tf.Tensor,以减少整体内存占用和数据传输需求。元素

通过最小化 CPU 和 GPU 之间的数据传输,您可以减少这些数据移动操作所花费的时间,让 GPU 专注于计算密集型任务,从而提高整体 GPU 利用率。

利用异步数据加载技术

为了进一步优化数据管道,您可以利用异步数据加载技术。这涉及到将数据加载和预处理与 GPU 上的实际模型计算重叠进行,确保 GPU 一直忙碌,而不会因等待数据而闲置。

在 PyTorch 中,您可以使用带有 num_workers 参数的 DataLoader 类来启用异步数据加载。在 TensorFlow 中,您可以利用 tf.data.Dataset API 和 tf.data.experimental.AUTOTUNE 设置来实现类似的效果。

以下是在 PyTorch 中设置异步数据加载的示例:

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
 
# 定义您的数据集
dataset = YourDataset()
 
# 创建带有异步数据加载的 DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True)
 
# 遍历 dataloader
for batch in dataloader:
    # 对批次数据执行训练或推理
    outputs = your_model(batch)
    # ...

通过利用异步数据加载,您可以确保 GPU 一直忙碌,而 CPU 负责获取和预处理下一批数据,从而提高 GPU 利用率。

提高批量大小和并行性

优化 GPU 利用率的另一个关键方面是找到批量大小和并行性之间的最佳平衡。批量大小和利用多 GPU 并行性的能力可能会对 GPU 的效率产生重大影响。

确定模型的最佳批量大小

批量大小是一个重要的超参数,可以极大地影响 GPU 利用率和深度学习模型的整体性能。较大的批量大小可以... 通常来说,增加批量大小可以提高 GPU 利用率,因为它允许 GPU 同时处理更多数据,减少了内核启动和内存管理的开销。

然而,增加批量大小并非没有限制。批量大小的最大值受限于可用的 GPU 内存,因为更大的批量需要更多的内存来存储训练过程中的中间激活和梯度。

要确定模型的最佳批量大小,可以按照以下步骤进行:

  1. 从小批量开始: 从 32 或 64 等小批量开始,观察 GPU 利用率和性能指标。
  2. 逐步增加批量大小: 逐步增加批量大小,在每一步中监控 GPU 利用率和模型性能(如训练损失、验证准确率)。
  3. 找到最佳点: 继续增加批量大小,直到观察到 GPU 利用率显著下降或模型性能出现恶化。这就是最佳批量大小。

通过找到批量大小和 GPU 内存约束之间的平衡,您可以最大化 GPU 利用率,实现更好的整体性能。

探索不耗尽内存的增大批量大小的技术

如果您发现模型的最佳批量大小受限于可用的 GPU 内存,您可以探索一些技术来增大批量大小而不耗尽内存。这些技术包括:

  1. 混合精度训练: 使用混合精度训练,即在保持 FP32 模型精度的同时,执行较低精度(如 FP16)的计算。这可以显著减少内存占用,从而允许使用更大的批量大小。

  2. 梯度累积: 实现梯度累积,即在执行参数更新之前,累积多个较小批次的梯度。这实际上增大了批量大小,而不增加内存需求。

  3. 内存优化技术: 应用各种内存优化技术,如模型剪枝、激活函数重复利用等,以减少内存占用,从而支持更大的批量大小。

通过采用这些技术,您可以在不耗尽 GPU 内存的情况下,进一步增大批量大小,从而提高 GPU 利用率和模型性能。 选择更节省内存的模型架构: 选择更节省内存的模型架构,如轻量级卷积神经网络(如 MobileNet、EfficientNet)或基于变换器的模型(如 BERT、GPT)。

  1. 检查点/重启: 利用检查点/重启技术,定期保存模型状态并在训练过程中重新加载。这样可以有效地增加批量大小,而不会耗尽内存。

通过采用这些技术,您可以扩展 GPU 内存限制的边界,实现更高的批量大小,从而提高 GPU 利用率。

利用多 GPU 并行计算来分配工作负载

除了优化批量大小外,您还可以利用多 GPU 并行计算来分配计算工作负载,从而提高整体 GPU 利用率。这可以通过数据并行或模型并行来实现,具体取决于您的深度学习应用的具体需求。

  1. 数据并行: 在数据并行中,您会在多个 GPU 上复制模型,并将输入数据批次分割到各个 GPU 上。每个 GPU 处理批次的一部分,然后将梯度聚合并应用到模型参数上。

  2. 模型并行: 在模型并行中,您会将模型本身划分到多个 GPU 上,每个 GPU 负责处理模型的一部分。这种方法特别适用于无法完全放在单个 GPU 上的大型复杂模型。

以下是一个使用 PyTorch 的 nn.DataParallel 模块设置数据并行的示例:

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
 
# 定义您的模型
model = YourModel()
 
# 创建数据并行模型
model = nn.DataParallel(model)
 
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
 
# 创建数据加载器
data_loader = ...

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

训练模型

for epoch in range(num_epochs): for batch in dataloader:

前向传播

outputs = model(batch) loss = criterion(outputs, labels)

反向传播和优化

optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()


通过利用多 GPU 并行计算,您可以将计算负载分散到多个 GPU 上,从而有效提高整体 GPU 利用率,并缩短训练或推理时间。

## 高效的模型架构设计

深度学习模型架构的设计也会对 GPU 利用率产生重大影响。通过选择合适的模型架构并优化其复杂度,您可以确保 GPU 的资源得到高效利用。

### 为任务选择合适的模型架构
在为深度学习任务选择模型架构时,选择一个与问题需求相匹配的架构非常重要。不同的模型架构具有不同的计算需求、内存占用和并行化能力,这些都会直接影响 GPU 利用率。

例如,如果您的任务是图像分类,您可能会考虑使用卷积神经网络(CNN)架构,因为 CNN 被设计用于高效地处理和提取图像数据特征。而如果您的任务涉及自然语言处理,则基于变换器的架构,如 BERT 或 GPT,可能更为合适。

通过将模型架构与深度学习任务的具体需求相匹配,您可以优化 GPU 利用率,并获得更好的整体性能。

### 降低模型复杂度和参数数量
高效模型设计的另一个重要方面是降低模型的复杂度和参数数量。过于复杂的模型,拥有大量参数,会导致内存需求增加,从而影响 GPU 利用率。
减少模型复杂度和计算需求可以提高 GPU 利用率。

您可以探索以下技术来减少模型复杂度:

1. **网络修剪**:通过权重修剪等技术删除不必要或冗余的模型参数,从而减小模型大小和内存占用。
2. **知识蒸馏**:通过从更大、更复杂的教师模型中蒸馏知识,训练一个更小、更高效的学生模型。
3. **架构搜索**:利用自动化架构搜索算法,发现针对特定问题和硬件约束的高效模型架构。

通过优化模型复杂度和参数数量,您可以确保 GPU 资源得到充分利用。

## 卷积神经网络 (CNNs)

卷积神经网络 (CNNs) 是一种专门设计用于处理网格状数据(如图像)的神经网络。与将输入视为扁平向量的传统神经网络不同,CNNs 利用输入数据中的空间关系,使其在图像识别和分类等任务中非常有效。

CNN 架构的关键组件包括:

1. **卷积层**:这些层对输入图像应用一组可学习的滤波器,提取诸如边缘、形状和纹理等特征。每个滤波器在输入的宽度和高度上进行卷积,产生一个 2D 激活图,突出显示检测到的特征的位置。

```python
import torch.nn as nn

class ConvBlock(nn.Module):
    # 卷积块,包含卷积层、批归一化层和 ReLU 激活层
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):
        super(ConvBlock, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.relu(x)
        return x
  1. 池化层:.这些层减少了特征图的空间维度,同时保留了最重要的信息。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。
import torch.nn as nn
 
class PoolingBlock(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size, stride):
        super(PoolingBlock, self).__init__()
        # 定义最大池化层
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=kernel_size, stride=stride)
 
    def forward(self, x):
        # 执行最大池化操作
        x = self.pool(x)
        return x
  1. 全连接层:这些层与传统神经网络中的层类似,用于根据提取的特征做出最终预测。
import torch.nn as nn
 
class LinearBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(LinearBlock, self).__init__()
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(in_features, out_features)
        # 定义ReLU激活函数
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
 
    def forward(self, x):
        # 执行全连接操作并应用ReLU激活函数
        x = self.fc(x)
        x = self.relu(x)
        return x

CNN的整体架构通常遵循卷积层和池化层交替的模式,最后接一个或多个全连接层。这种结构允许网络学习层次化的特征,从低级的边缘和形状模式开始,逐步构建更复杂的高级表示。

下面是一个用于图像分类的简单CNN架构示例:

import torch.nn as nn
 
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        # 定义第一个卷积块
        self.conv1 = ConvBlock(3, 32, 3, 1, 1)
        # 定义第一个池化块
        self.pool1 = PoolingBlock(2, 2)
        # 定义第二个卷积块
        self.conv2 = ConvBlock(32, 64, 3, 1, 1)
        # 定义第二个池化块
        self.pool2 = PoolingBlock(2, 2)
        # 定义第一个全连接块
        self.fc1 = LinearBlock(64 * 7 * 7, 128)
        # 定义第二个全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)
 
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        .
x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

这个架构由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成。卷积层从输入图像中提取特征,池化层减小空间维度,全连接层进行最终的分类预测。

循环神经网络 (RNNs)

循环神经网络 (RNNs) 是一种专门用于处理序列数据(如文本、语音或时间序列)的神经网络。与前馈神经网络不同,RNNs 维持一个隐藏状态,允许它们将之前的输入信息融入到当前的输出中。

RNN 架构的关键组件包括:

  1. 循环单元: 这是 RNN 的基本构建块,负责处理当前输入和之前的隐藏状态,产生当前的隐藏状态和输出。
import torch.nn as nn
 
class RNNCell(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(RNNCell, self).__init__()
        self.i2h = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.activation = nn.Tanh()
 
    def forward(self, x, h_prev):
        # 计算当前隐藏状态
        h_current = self.activation(self.i2h(x) + self.h2h(h_prev))
        return h_current
  1. 序列处理: RNNs 通过逐个处理输入序列中的元素,更新隐藏状态并产生输出来处理序列数据。
import torch.nn as nn
 
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(RNN, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn_cells = nn.ModuleList([RNNCell(input_size, hidden_size) for _ in range(num_layers)])
 
    def forward(self, x):
        # 处理输入序列
        batch_size, seq_len,.

_ = x.size() h = torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size, device=x.device) for t in range(seq_len): for l in range(self.num_layers): if l == 0:

如果是第一层,使用输入 x 更新隐藏状态 h

h[l] = self.rnn_cells[l](x[:, t, :], h[l]) else:

否则,使用上一层的隐藏状态更新当前层的隐藏状态

h[l] = self.rnn_cells[l](h[l-1], h[l]) return h[-1]

  1. 变体: 有几种 RNN 的变体,如长短期记忆 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU),它们解决了梯度消失问题,并提高了捕捉长期依赖的能力。
import torch.nn as nn
 
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        # 创建 LSTM 单元
        self.lstm_cells = nn.ModuleList([nn.LSTMCell(input_size if l == 0 else hidden_size, hidden_size) for l in range(num_layers)])
 
    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, _ = x.size()
        h = torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size, device=x.device)
        c = torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size, device=x.device)
        for t in range(seq_len):
            for l in range(self.num_layers):
                if l == 0:
                    # 如果是第一层,使用输入 x 更新隐藏状态 h 和细胞状态 c
                    h[l], c[l] = self.lstm_cells[l](x[:, t, :], (h[l], c[l]))
                else:
                    # 否则,使用上一层的隐藏状态和细胞状态更新当前层的隐藏状态和细胞状态
                    h[l], c[l] = self.lstm_cells[l](h[l-1], (h[l], c[l]))
        return h[-1]

RNN 特别适用于处理序列数据的任务,如语言建模、机器翻译和语音识别。通过维持隐藏状态,RNN 可以捕捉输入数据中的时间依赖关系,从而做出更准确的预测。

Transformer 模型

Transformer 模型是由 Vaswani 等人在论文"Attention is All You Need"中提出的,它在自然语言处理领域掀起了革命。

  1. 注意力机制: Transformer 依赖于注意力机制,这使得模型能够在生成输出时关注最相关的输入部分。这是通过计算输入元素的加权和来实现的,其中权重由当前输入与之前输入的相似度决定。
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads
 
        # 将输入映射到查询、键和值
        self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.out_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
 
    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        batch_size = q.size(0)
 
        # 将输入映射到查询、键和值
        q = self.q_linear(q).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k)
        k = self.k_linear(k).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k)
        v = self.v_linear(v).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k)
 
        # 计算注意力分数
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / (self.d_k ** 0.5)
        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
 
        # 计算加权值的和
        context = torch.matmul(attention_weights, v)
        context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
        output = self.out_linear(context)
        return output
  1. 编码器-解码器架构: Transformer 模型通常采用编码器-解码器结构。这是一个基于 Transformer 架构的编码器模型的 Python 代码。Transformer 是一种用于序列到序列学习的神经网络模型,其中编码器处理输入序列,解码器生成输出序列。注意力机制用于连接编码器和解码器,允许解码器在生成输出时关注输入的相关部分。
import torch.nn as nn
 
class TransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, num_layers, dropout=0.1):
        super(TransformerEncoder, self).__init__()
        # 创建多个编码器层
        self.layers = nn.ModuleList([
            TransformerEncoderLayer(d_model, num_heads, dropout) for _ in range(num_layers)
        ])
 
    def forward(self, x, mask=None):
        # 依次通过每个编码器层
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, mask)
        return x
 
class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dropout=0.1):
        super(TransformerEncoderLayer, self).__init__()
        # 自注意力机制
        self.self_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        # 前馈神经网络
        self.feedforward = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_model * 4),