Вопрос или проблема
Я сталкиваюсь с странным поведением при использовании pytorch/cuda для обучения моделей: я заметил, что тренировка моделей, для которых ранее требовалось мало времени для завершения каждой эпохи, теперь занимает гораздо больше времени.
Например, относительно простая модель, как эта, с фиксированным набором данных и обучаемая на cuda, занимала около 100 секунд за эпоху, включая прямые и обратные проходы и некоторые другие небольшие вычисления, связанные со скриптом обучения (аналогично этому), в то время как сейчас тот же самый скрипт занимает 30 минут! Присвоив tqdm индикатор циклу батчей, я могу наблюдать, что выполняется только ~1.5 итераций в секунду. Я заметил, что эта проблема возникает особенно в присутствии Conv2d модулей (как те, что в связанной модели); я понимаю, что 2d свертка может быть затратной операцией, но, как я сказал, у меня не было этой проблемы раньше.
Более того, я также заметил, что обучение на CPU тоже замедлено, возможно, эти две вещи связаны (?).
Изначально я столкнулся с этой проблемой с установкой pytorch 2.2 и cuda 12.1, поэтому, думая, что это связано с этими версиями, я заново установил обе, но та же проблема также возникает с версиями 2.4 и 12.4. Я работаю на компьютере с Windows, и драйвер nvidia, который у меня есть, это 551.78.
Может кто-то подсказать, в чем может быть причина и/или что проверить? Может ли это быть связано с проблемами совместимости с другими библиотеками?
Ответ или решение
Вопрос о том, почему обучение моделей в PyTorch стало значительно медленней, требует комплексного анализа различных факторов, которые могут влиять на производительность. Давайте рассмотрим основные возможные причины и способы их устранения.
1. Обновления и Совместимость Библиотек
Проблемы с производительностью могут возникать из-за несовместимости версий библиотек. Вы упомянули использование PyTorchверсий 2.2 и 2.4 с CUDA 12.1 и 12.4 на Windows. Рекомендуется убедиться, что все используемые библиотеки (включая CUDA, cuDNN и драйверы NVIDIA) совместимы друг с другом. Например, драйвер версии 551.78 может быть не оптимальным для вашей версии CUDA. Проверьте, совместимы ли все используемые вами компоненты и установите последние версии, если это необходимо.
2. Изменения в Алгоритмах
С обновлениями PyTorch могут также вноситься изменения в реализацию алгоритмов, особенно в тех, которые касаются Conv2d. Это может повлиять на скорость вычислений. Проверьте документацию PyTorch для изучения возможных изменений в производительности, которые касаются вашей версии или используемых вами функций.
3. Настройки Операционной Системы
Ваша операционная система и ее настройки могут также оказывать влияние на производительность. Попробуйте проверить:
- Занятость ресурсов системы: Убедитесь, что другие приложения не используют чрезмерное количество ЦП или оперативной памяти во время тренировки.
- Настройки электропитания: Убедитесь, что система работает в режиме высокой производительности, а не в режиме экономии энергии.
4. Параметры Тренировки и Скорость Данных
Если ваша модель использует дисковые операции для загрузки данных, проверьте скорость доступа к данным. Использование медленных дисков или неправильные настройки загрузчика данных может вызвать задержки. Убедитесь, что:
- Загрузчик данных оптимизирован. Используйте параллельные загрузчики и увеличьте размер пакета (batch size), если это возможно.
- Данные загружаются заранее в память, если это возможно.
5. Проблемы с GUP и CPU
Снижение производительности на CPU и GPU может быть взаимосвязано. Если ваше приложение начинает использовать CPU вместо GPU (например, из-за неправильной конфигурации или возникших ошибок), это значительно замедлит обучение. Следите за загрузкой устройств во время тренировки, чтобы убедиться, что они используются по максимуму.
6. Отладка и Логирование
Использование инструментов мониторинга производительности (например, TensorBoard или другие профайлеры) может помочь вам выявить узкие места в производительности. Это может помочь понять, где именно в процессе тренировки происходит задержка.
Заключение
Снижение скорости обучения моделей на PyTorch может быть вызвано рядом факторов, включая несовместимость библиотек, обновления алгоритмов, системные настройки и проблемы с ресурсами. Рекомендуется последовательно проверять каждый из этих факторов и использовать инструменты мониторинга для диагностики проблемы. Если все перечисленное не приводит к улучшению, рассмотрите возможность обращения в сообщество PyTorch или к специалистам по данному вопросу.
Следуя приведённым рекомендациям, вы сможете повысить производительность своей системы и вернуться к эффективному обучению моделей.