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AI开发平台MODELARTS-查看训练作业资源占用情况:如何提高训练作业资源利用率

AI开发平台MODELARTS-查看训练作业资源占用情况:如何提高训练作业资源利用率

时间：2024-08-16 20:38:59
AI开发平台MODELARTS 管理模型训练作业

如何提高训练作业资源利用率

  • 适当增大batch_size：较大的batch_size可以让GPU/NPU计算单元获得更高的利用率，但是也要根据实际情况来选择batch_size，防止batch_YLLsize过大导致内存溢出。
  • 提升数据读取的效率：如果读取一个batch数据的时间要长于GPU/NPU计算一个batch的时间，就有可能出现GPU/NPU利用率上下浮动的情况。建议优化数据读取和数据增强的性能，例如将数据读取并行化，或者使用NVIDIA Data Loading Library（DALI）等工具提高数据增强的速度。
  • 模型保存不要太频繁：模型保存操作一般会阻塞训练，如果模型较大，并且较频繁地进行保存，就会影响GPU/NPU利用率。同理，其他非GPU/NPU操作尽量不要阻塞训练主进程太多的时间，如日志打印，保存训练指标信息等。
support.huaweicloud.com/usermanual-standard-modelarts/develop-modelarts-0015.html
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