GPU показывает 0% использование, даже когда тензоры и модель загружены на GPU?

На чтение 3 мин Опубликовано 10.10.2024

Вопрос или проблема

Я пытаюсь запустить некоторые скрипты PyTorch на удалённом сервере с GPU. При вызове скрипта в терминале Ubuntu я начинаю с: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0(или тот, который доступен) python3 <script.py>. Также я использовал следующий фрагмент кода и применил .to(device) к модели, входным и целевым тензорам.

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

Я подтвердил, что моя модель и тензоры данных и цели находятся на устройстве cuda. Но GPU показывает 0% загрузки на протяжении всего выполнения. Что я мог упустить?

Проблема заключалась в том, что некоторые модули, которые я импортировал, не обеспечивали, чтобы тензоры были загружены на cuda в этой части пайплайна. Это стало узким местом, блокирующим использование GPU.

Ответ или решение

Если ваш GPU показывает 0% загрузки, несмотря на то, что тензоры и модель находятся на CUDA устройстве, это может быть связано с несколькими факторами. Ниже приведены возможные причины и их решения:

Проблемы с передачей данных: Убедитесь, что все ваши данные (входные тензоры и целевые тензоры) также передаются на GPU. Использование to(device) должно быть выполнено и для входных и выходных данных. Если какие-то из данных остаются на CPU, это может вызывать "узкое место".
```
input_tensor = input_tensor.to(device)
target_tensor = target_tensor.to(device)
```
Задержки в процессе обучения: Если у вас есть части кода, которые выполняются на CPU, это может вызвать задержки, из-за которых GPU не получает новые задачи. Проверьте участки скрипта, где данные обрабатываются на CPU, и рассмотрите возможность их оптимизации.
Пакетный размер (Batch size): Если размер пакета слишком мал, это может привести к тому, что GPU не сможет эффективно использовать свои ресурсы. Попробуйте увеличить размер пакета во время обучения, чтобы обеспечить более высокую загрузку GPU.
Блокировки в коде: Проверьте, нет ли в коде блокировок или операций, которые выполняются последовательно, что может мешать полноценному использованию GPU. Используйте асинхронные операции по возможности.
Импортируемые модули: Как вы уже упомянули, убедитесь, что все модули и функции, которые вы используете, совместимы с CUDA и не блокируют выполнение на GPU. Перепроверьте участки кода, которые касаются обработки данных или выполнения каких-либо задач.
Проверка блокировок на потоке: Используйте средства отладки, такие как torch.cuda.synchronize(), чтобы проверить, есть ли какие-либо задержки перед временем, когда операции на GPU завершены.
```
torch.cuda.synchronize()
```
Параметры системы: Убедитесь, что у вас достаточно памяти на GPU для выполнения задачи. Вы также можете использовать утилиты мониторинга, такие как nvidia-smi, чтобы убедиться, что ваш GPU доступен и не используется другими процессами.
Тестирование с простым кодом: Напишите небольшой тестовый скрипт, который выполняет простую операцию на GPU и проверяет его производительность. Это поможет удостовериться, что сам GPU работает должным образом:
```
import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
a = torch.rand(10000, 10000, device=device)
b = torch.rand(10000, 10000, device=device)
c = torch.mm(a, b)
```

К проведению тестирования необходимо подходить тщательно. Если после всех этих шагов проблема все еще сохраняется, возможно, стоит рассмотреть возможность обращения за поддержкой к администратору сервера или к сообществу PyTorch для более глубокой диагностики.