Как увеличить использование графического процессора в PyTorch?

В этом блоге мы сосредоточимся на способах увеличения использования графического процессора в PyTorch.

Как увеличить использование графического процессора в PyTorch?

Существует несколько методов, которые можно использовать для увеличения использования графического процессора и обеспечения использования лучших аппаратных ресурсов для обработки сложных моделей машинного обучения. Эта тактика предполагает редактирование кода и использование функций PyTorch. Некоторые важные советы и рекомендации перечислены ниже:

• Загрузка данных и размеров пакетов
• Меньше зависимых от памяти моделей
• PyTorch Молния
• Настройте параметры времени выполнения в Google Colab
• Очистить кэш для оптимизации

Загрузка данных и размеров пакетов

« Загрузчик данных » в PyTorch используется для определения характеристик данных, которые будут загружаться в процессор при каждом прямом проходе модели глубокого обучения. Более крупный» размер партии » данных потребует большей вычислительной мощности и увеличит использование доступного графического процессора.

Синтаксис назначения загрузчика данных с определенным размером пакета в PyTorch пользовательской переменной приведен ниже:

Меньше зависимых от памяти моделей

Каждая модель архитектуры требует разного объема Память », чтобы работать на оптимальном уровне. Модели, которые эффективно используют меньше памяти в единицу времени, способны работать с размерами пакетов, которые намного больше, чем у других.

PyTorch Молния

PyTorch имеет уменьшенную версию, которая « PyTorch Молния ». Он оптимизирован для молниеносной производительности, как видно из его названия. Lightning по умолчанию использует графические процессоры и обеспечивает гораздо более быструю обработку моделей машинного обучения. Основным преимуществом Lightning является отсутствие необходимости в шаблонном коде, который может затруднить обработку.

Импортируйте необходимые библиотеки в проект PyTorch, используя синтаксис, приведенный ниже:

Настройте параметры времени выполнения в Google Colab

Google Colaboratory — это облачная среда разработки, которая предоставляет пользователям бесплатный доступ к графическому процессору для разработки моделей PyTorch. По умолчанию проекты Colab выполняются на процессоре, но настройки можно изменить.

Откройте блокнот Colab, перейдите в раздел « Время выполнения » в строке меню и прокрутите вниз до пункта « Изменение настроек времени выполнения »:

Затем выберите «ГПУ Т4» вариант и нажмите « Сохранять », чтобы применить изменения для использования графического процессора:

Очистить кэш для оптимизации

PyTorch позволяет пользователям очищать кеш памяти, чтобы освободить место для запуска новых процессов. « Кэш » хранит данные и информацию о запущенных моделях, что позволяет сэкономить время, которое будет потрачено на перезагрузку этих моделей. Очистка кэша предоставляет пользователям больше места для запуска новых моделей.

Команда очистки кэша графического процессора приведена ниже:

Эти советы используются для оптимизации работы моделей машинного обучения с графическими процессорами в PyTorch.

Профессиональный совет

Google Colab позволяет своим пользователям получать доступ к сведениям об использовании графического процессора с помощью « нвидия », чтобы получить информацию о том, где используются аппаратные ресурсы. Команда для отображения сведений об использовании графического процессора приведена ниже:

Успех! Мы только что продемонстрировали несколько способов увеличения использования графического процессора в PyTorch.

Заключение

Увеличьте использование графического процессора в PyTorch, удалив кэш, используя PyTorch Lightning, настроив параметры времени выполнения, используя эффективные модели и оптимальные размеры пакетов. Эти методы имеют большое значение для обеспечения максимальной эффективности моделей глубокого обучения и возможности делать обоснованные выводы и заключения на основе имеющихся данных. Мы продемонстрировали методы увеличения использования графического процессора.