Вопрос или проблема
Я пытаюсь запустить обучение модели, над которой работаю, но по какой-то причине Google Collab не хочет использовать более 1% GPU. Я нашел похожую тему, где говорилось, что мне следует понизить версию CUDA с 12.2 до 11.8, но это не изменило ситуацию. Оперативная память системы резко возрастала до предела, в конечном итоге вызывая ошибку памяти (MemoryError) и сбой обучения. Может ли это быть связано с тем, что у меня слишком большой набор данных? Я не знаю, потому что пробовал снизить все параметры в конфигурации, но это только увеличивало время, необходимое для достижения предела ОЗУ, что неизбежно приводило к сбою снова. Вот некоторые из моих параметров конфигурации:
config={
"edge_attr_dim": 12,
"node_attr_dim": 10,
"edge_attr_emb": 64,
"node_attr_emb": 64,
"edge_grid_dim": 0,
"node_grid_dim": 7,
"edge_grid_emb": 0,
"node_grid_emb": 64,
"num_layers": 3,
"delta": 2,
"mlp_ratio": 2,
"drop": 0.25,
"drop_path": 0.25,
"head_hidden_dim": 64,
"conv_on_edge": False,
"use_uv_gird": True,
"use_edge_attr": True,
"use_face_attr": True,
"seed": 42,
"device": 'cuda',
"architecture": "REDACTED",
"dataset": dataset_name,
"dataset": "REDACTED",
"epochs": 100,
"lr": 1e-2,
"weight_decay": 1e-2,
"batch_size": 256,
"ema_decay_per_epoch": 1. / 2.,
}
Что касается уменьшения параметров, я пробовал снижать размер пакета до 8 и подобным образом с другими параметрами, но, как я уже упоминал, это не дало никакого результата.
Я пытался переключиться с CUDA 12.8 на 11.8, выполнив следующие команды:
!sudo rm /usr/local/cuda
!sudo ln -s /usr/local/cuda-11.8 /usr/local/cuda
import os
os.environ['CUDA_HOME'] = '/usr/local/cuda-11.8'
os.environ['PATH'] = '/usr/local/cuda-11.8/bin:' + os.environ['PATH']
Это, похоже, сработало в отношении изменения версии, но это не решает мою проблему.
Ответ или решение
Проблема с низким использованием GPU в Google Colab может быть вызвана несколькими факторами, связанными как с настройками вашего кода, так и с характеристиками вашего датасета. Рассмотрим несколько возможных решений и направлений для дальнейшей диагностики.
1. Оптимизация конфигурации:
Ваши параметры конфигурации, особенно batch_size, могут быть слишком большими для выдаваемого объема данных. Попробуйте существенно уменьшить значение параметра batch_size до 1 или 2, чтобы проверить, как это повлияет на использование GPU. При использовании маленьких размерностей пакетов модель может обрабатывать данные более эффективно, особенно если у вас ограниченный объем оперативной памяти.
2. Размер датасета:
Если ваш датасет очень большой, попробуйте использовать его подмножество для первоначального обучения. Это позволит вам узнать, работает ли модель с меньшими данными и может снизить нагрузку на оперативную память.
3. Доступ к GPU:
Убедитесь, что ваша среда Colab правильно использует GPU. Проверьте, установлен ли параметр устройства device как cuda. Попробуйте использовать следующую команду для подтверждения доступности GPU:
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.current_device())
print(torch.cuda.get_device_name(0))4. Мониторинг использования ресурсов:
Используйте инструменты для мониторинга, такие как nvidia-smi, чтобы проверить загрузку GPU и ОЗУ. Это поможет вам увидеть, не загружает ли ваш код ОЗУ в чрезмерном объеме, что может приводить к падению производительности GPU.
!nvidia-smi5. Уменьшение нагрузки на память:
Проверьте, можете ли вы уменьшить размер тензоров или использовать другие методы, такие как torch.utils.data.DataLoader с параметром num_workers, чтобы делегировать обработку данных.
6. Обновление библиотек:
Убедитесь, что все используемые вами библиотеки в Colab обновлены до последней стабильной версии. Возможно, зафиксированные или устаревшие версии могут вызывать конфликты.
7. Альтернативные окружения:
Если ничего из вышеуказанного не сработает, подумайте о переносе своего проекта на другие облачные сервисы с GPU, такие как Kaggle, где можно настроить среду более гибко, или использовать локальную установку с настройкой GPU, если это возможно.
Если все вышеперечисленные шаги не приводят к улучшению, предложите более детальную информацию о самом коде, который вы используете для тренировки, включая шаги по загрузке и предварительной обработке данных, чтобы можно было произвести более точный анализ.