pytorch gpu-阿里云

文章 2025-04-10 来自：开发者社区

PyTorch CUDA内存管理优化：深度理解GPU资源分配与缓存机制

在深度学习工程实践中，当训练大型模型或处理大规模数据集时，上述错误信息对许多开发者而言已不陌生。这是众所周知的 CUDA out of memory 错误——当GPU尝试为张量分配空间而内存不足时发生。这种情况尤为令人沮丧，特别是在已投入大量时间优化模型和代码后遭遇此类问题。 torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to ...

文章 2025-02-09 来自：开发者社区

PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率

指标收集是每个机器学习项目不可或缺的组成部分，它使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，我们希望在不给训练过程带来额外开销的前提下收集和计算指标。与训练循环的其他部分一样，低效的指标计算可能会引入不必要的开销，延长训练步骤的耗时，并增加训练成本。本文是将聚焦于指标收集，演示指标收集的一种简单实现如何对运行时性能产生负面影响，并探讨用于分析和优化它的工具与技术。为了实现指标收集，我们....

阿里云文档 2024-09-18

在Linux系统GPU实例中使用PyTorch时，出现“undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_1, version libnvJitLink.so.12”报错

在Linux系统GPU实例中，可能会因为GPU实例所安装的CUDA版本与PyTorch版本不兼容，导致使用PyTorch时出现报错现象，本文介绍这种情况的解决方案。

文章 2024-08-02 来自：开发者社区

【Pytorch】查看GPU是否可用

使用pytorch，可以使用如下语句查询GPU是否可用： import torch print(torch.__version__) # 查看torch当前版本号 print(torch.version.cuda) # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号 print(torch.cuda.is_available()) # 查看当前cuda是否可...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算

前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。 ...

问答 2024-05-01 来自：开发者社区

如果要用gpu的版本直接安装pytorch是gpu的,ModelScope默认也是gpu的吗?

文章 2024-04-15 来自：开发者社区

Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch（GPU版）+Pycharm+Win11深度学习环境配置

一、准备工作个人电脑配置：RTX4060 win11 个人配置版本：cuda（11.7）+ pytorch(2.0.1) + python(3.9) 所需工具： 1、python集成开发环境：Anaconda 2、CUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率，如果电脑显卡不满足要求也是可以不用安装，使用cpu来进...

文章 2024-03-28 来自：开发者社区

【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练：深度解析与实战代码指南

a. 数据拆分，模型不拆分 b. 数据不拆分，模型拆分 c. 数据拆分，模型拆分在深度学习的炼丹之路上，多GPU的使用如同助燃剂，能够极大地加速模型的训练和测试。根据不同的GPU数量和内存配置，我们可以选择多种策略来充分利用这些资源。今天，我们将围绕“多GPU炼丹”这一主题，深度解析PyTorch多GPU并行训练的技巧，并为大家带来实战代码指南。在这个过程中，我们将不断探讨和展示如何...

文章 2024-03-25 来自：开发者社区

【PyTorch&TensorBoard实战】GPU与CPU的计算速度对比（附代码）

0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。本文基于PyTorch通过tensor点积所需要的时间来对比GPU与CPU的计算速度，并介绍tensorboard的使用方法。我在前面的科普文章——GPU如何成为AI的...

文章 2024-02-28 来自：开发者社区

【AMP实操】解放你的GPU运行内存！在pytorch中使用自动混合精度训练

前言自动混合精度（Automatic Mixed Precision，简称AMP）是一种深度学习加速技术，它通过在训练过程中自动选择合适的数值类型（如半精度浮点数和单精度浮点数）来加速计算，并减少内存占用，从而提高训练速度和模型性能。精度半精度半精度浮点数（Half-Precision Floating Point）是一种浮点数数据类型，也被称为1...