ఈ బ్లాగ్‌లో, మీరు PyTorchలో GPU వినియోగాన్ని పెంచే మార్గాలపై మేము దృష్టి పెడతాము.
PyTorchలో GPU వినియోగాన్ని ఎలా పెంచాలి?
GPU వినియోగాన్ని పెంచడానికి మరియు సంక్లిష్టమైన యంత్ర అభ్యాస నమూనాల ప్రాసెసింగ్ కోసం ఉత్తమ హార్డ్‌వేర్ వనరులు ఉపయోగించబడుతున్నాయని నిర్ధారించడానికి అనేక పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి. ఈ వ్యూహాలలో కోడ్‌ని సవరించడం మరియు PyTorch లక్షణాలను ఉపయోగించడం వంటివి ఉంటాయి. కొన్ని ముఖ్యమైన చిట్కాలు మరియు ఉపాయాలు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి:
- డేటా మరియు బ్యాచ్ పరిమాణాలను లోడ్ చేస్తోంది
- తక్కువ మెమరీ-డిపెండెంట్ మోడల్స్
- పైటార్చ్ మెరుపు
- Google Colabలో రన్‌టైమ్ సెట్టింగ్‌లను సర్దుబాటు చేయండి
- ఆప్టిమైజేషన్ కోసం కాష్‌ని క్లియర్ చేయండి
డేటా మరియు బ్యాచ్ పరిమాణాలను లోడ్ చేస్తోంది
ది ' డేటా లోడర్ ”పైటోర్చ్‌లోని డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ యొక్క ప్రతి ఫార్వర్డ్ పాస్‌తో ప్రాసెసర్‌లోకి లోడ్ చేయాల్సిన డేటా యొక్క స్పెసిఫికేషన్‌లను నిర్వచించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఒక పెద్ద ' గుంపు పరిమాణం ”డేటాకు మరింత ప్రాసెసింగ్ శక్తి అవసరమవుతుంది మరియు అందుబాటులో ఉన్న GPU వినియోగాన్ని పెంచుతుంది.
కస్టమ్ వేరియబుల్‌కు PyTorchలో నిర్దిష్ట బ్యాచ్ పరిమాణంతో డేటాలోడర్‌ని కేటాయించడం కోసం సింటాక్స్ క్రింద ఇవ్వబడింది:
Increase_GPU_Utilization = DataLoader ( గుంపు పరిమాణం = 32 )
తక్కువ మెమరీ-డిపెండెంట్ మోడల్స్
ప్రతి మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్‌కి వేరే వాల్యూమ్ అవసరం ' జ్ఞాపకశక్తి ” దాని సరైన స్థాయిలో నిర్వహించడానికి. యూనిట్ సమయానికి తక్కువ మెమరీని ఉపయోగించడంలో సమర్థవంతమైన మోడల్‌లు ఇతరుల కంటే చాలా ఎక్కువ బ్యాచ్ పరిమాణాలతో పని చేయగలవు.
పైటార్చ్ మెరుపు
PyTorch ఒక స్కేల్-డౌన్ వెర్షన్‌ను కలిగి ఉంది ' పైటార్చ్ మెరుపు ”. మెరుపు-వేగవంతమైన పనితీరు కోసం ఇది ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, దాని పేరు నుండి చూడవచ్చు. మెరుపు డిఫాల్ట్‌గా GPUలను ఉపయోగిస్తుంది మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల కోసం చాలా వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్‌ను అందిస్తుంది. మెరుపు యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, ప్రాసెసింగ్‌కు ఆటంకం కలిగించే బాయిలర్‌ప్లేట్ కోడ్ అవసరం లేకపోవడం.
దిగువ ఇవ్వబడిన సింటాక్స్‌తో అవసరమైన లైబ్రరీలను PyTorch ప్రాజెక్ట్‌లోకి దిగుమతి చేయండి:
! పిప్ ఇన్స్టాల్ టార్చ్
! pip ఇన్స్టాల్ pytorch - మెరుపు
దిగుమతి మంట
దిగుమతి పైటోర్చ్_మెరుపు
Google Colabలో రన్‌టైమ్ సెట్టింగ్‌లను సర్దుబాటు చేయండి
Google Colaboratory అనేది క్లౌడ్ IDE, ఇది PyTorch మోడల్‌ల అభివృద్ధి కోసం దాని వినియోగదారులకు ఉచిత GPU యాక్సెస్‌ను అందిస్తుంది. డిఫాల్ట్‌గా, Colab ప్రాజెక్ట్‌లు CPUలో రన్ అవుతున్నాయి కానీ సెట్టింగ్‌లను మార్చవచ్చు.
Colab నోట్‌బుక్‌ని తెరిచి, 'కి వెళ్లండి రన్‌టైమ్ మెను బార్‌లో ' ఎంపిక, మరియు క్రిందికి స్క్రోల్ చేయండి ' రన్‌టైమ్ సెట్టింగ్‌లను మార్చండి ”:
అప్పుడు, ఎంచుకోండి 'T4 GPU' ఎంపిక మరియు 'పై క్లిక్ చేయండి సేవ్ చేయండి GPUని ఉపయోగించడానికి మార్పులను వర్తింపజేయడానికి:
ఆప్టిమైజేషన్ కోసం కాష్‌ని క్లియర్ చేయండి
PyTorch దాని వినియోగదారులను కొత్త ప్రక్రియలు అమలు చేయడానికి స్థలాన్ని ఖాళీ చేయడానికి మెమరీ కాష్‌ను క్లియర్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ది ' కాష్ ” అమలు చేయబడుతున్న మోడల్‌ల గురించి డేటా మరియు సమాచారాన్ని నిల్వ చేస్తుంది, తద్వారా ఈ మోడల్‌లను రీలోడ్ చేయడంలో ఖర్చు చేసే సమయాన్ని ఆదా చేయవచ్చు. కాష్‌ను క్లియర్ చేయడం వలన కొత్త మోడల్‌లను అమలు చేయడానికి వినియోగదారులకు మరింత స్థలం లభిస్తుంది.
GPU కాష్‌ను క్లియర్ చేసే ఆదేశం క్రింద ఇవ్వబడింది:
మంట. భిన్నమైనది . ఖాళీ_కాష్ ( ) 
ఈ చిట్కాలు PyTorchలో GPUలతో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల రన్నింగ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి.
అనుకూల చిట్కా
Google Colab దాని వినియోగదారులను GPU వినియోగం గురించిన వివరాలను యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది “ ఎన్విడియా ” హార్డ్‌వేర్ వనరులు ఎక్కడ ఉపయోగించబడుతున్నాయి అనే సమాచారాన్ని పొందడానికి. GPU వినియోగ వివరాలను ప్రదర్శించడానికి ఆదేశం క్రింద ఇవ్వబడింది:
! ఎన్విడియా - స్మి 
విజయం! మేము PyTorchలో GPU వినియోగాన్ని పెంచడానికి కొన్ని మార్గాలను ఇప్పుడే ప్రదర్శించాము.
ముగింపు
కాష్‌ని తొలగించడం, పైటోర్చ్ మెరుపును ఉపయోగించడం, రన్‌టైమ్ సెట్టింగ్‌లను సర్దుబాటు చేయడం, సమర్థవంతమైన మోడల్‌లను ఉపయోగించడం మరియు సరైన బ్యాచ్ పరిమాణాలను ఉపయోగించడం ద్వారా PyTorchలో GPU వినియోగాన్ని పెంచండి. డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు అత్యుత్తమ పనితీరును కనబరుస్తాయని మరియు అందుబాటులో ఉన్న డేటా నుండి చెల్లుబాటు అయ్యే ముగింపులు మరియు అనుమితులను పొందగలవని నిర్ధారించడంలో ఈ పద్ధతులు చాలా దూరం వెళ్తాయి. GPU వినియోగాన్ని పెంచడానికి మేము సాంకేతికతలను ప్రదర్శించాము.