大模型训练中，CPU高负载与GPU低使用率的优化策略_大模型训练gpu使用率

作者：不正经 | 2024-05-22 22:40:50

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大模型训练gpu使用率

在大模型训练中，CPU高负载与GPU低使用率的优化策略可以从以下几个方面入手：

1. 优化数据传输：通过使用更高效的数据传输库或者优化数据结构，可以提高CPU和GPU之间的数据传输速度，减少CPU的等待时间，从而提高整体训练效率。

2. 分解计算任务：对于计算密集型任务，可以尝试将计算任务分解，一部分转移到GPU上执行。例如，混合精度训练可以将部分计算任务转移到GPU上，从而降低CPU的计算负担。

3. 优化模型和内存管理：针对GPU内存不足的问题，可以优化模型结构并使用梯度累积等方法来减少GPU内存的使用。同时，使用多块GPU进行并行计算也能进一步提高训练速度。此外，选择合适的优化器，如Adam优化器，也可以改善CPU和GPU的使用状况。

4. 改进数据加载方式：通过并行预处理数据和加载数据，可以进一步缓解CPU的压力，并提高GPU的使用率。

以上这些策略的综合应用，可成功降低CPU使用率至80%左右，同时提升GPU使用率至60%左右。

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