GPU 利用率低常见原因分析及优化

这篇内容是由腾讯PCG的运维开发工程师summerwuxia撰写的一篇关于低GPU利用率常见原因分析和优化策略的文章。文章解决了GPU未被充分利用的普遍问题，导致资源浪费。它将GPU利用率定义为GPU在采样周期内运行内核的时间百分比，如nvidia-smi中的'GPU-util'指标所示。 作者指出CPU可能成为潜在瓶颈，导致GPU空闲等待，从而降低其利用率。为了优化性能，该指南建议减少CPU计算时间和减少CPU引起的GPU阻塞。它涵盖了数据加载、预处理、模型保存和日志记录等实际方面，这些都可能影响GPU的效率。 值得注意的是作者强调了数据存储和计算局部性的重要性，存储介质性能的影响，以及将多个小文件转换为单个大文件以减少I/O时间的好处。该指南还突出了启用多进程并行数据读取和预加载机制的重要性，以实现CPU和GPU的并行性。 这篇内容对于那些将GPU用于计算密集型任务并希望优化硬件性能的人来说尤为有价值。它通过提供针对常见GPU利用率问题的可行解决方案而脱颖而出，对于高性能计算和神经网络开发等领域的专业人士来说可能是一个改变游戏规则的因素。- GPU利用率低的问题经常被反馈，浪费了GPU资源 - GPU利用率主要指时间片上的利用率，通过nvidia-smi显示的GPU-util指标 - GPU任务交替使用CPU和GPU进行计算，当CPU计算成为瓶颈时，会出现GPU等待的问题，导致GPU利用率低 - 常见的CPU计算操作包括数据加载、数据预处理、模型保存、loss计算、评估指标计算、日志打印、指标上报和进度上报 - GPU利用率低的原因分析包括数据加载相关问题、存储介质性能问题、小文件太多导致的文件IO耗时问题、未启用多进程并行读取数据问题、未启用提前加载机制实现CPU和GPU并行问题 - 优化措施包括迁移数据或更换计算资源、将数据同步到本机SSD进行训练、将多个小文件打包成一个大文件、设置合理的num_workers参数或num_parallel_reads参数、设置合理的prefetch_factor参数或使用tf.data.Dataset.prefetch()方法