今天小编给大家分享一下模型训练时GPU利用率太低如何解决的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
最近在训练SSD模型时发现GPU的利用率只有8%，而CPU的利用率却非常高。
后来了解到，一般使用CPU进行数据的读取和预处理，而使用GPU进行模型的正向传播和反向传播。由于CPU数据读取跟不上（读到内存+多线程+二进制文件），而GPU的处理速度太快，导致GPU的利用率不高。
最后总结一下，有的时候模型训练慢并不是因为显卡不行或者模型太大，而是在跑模型过程中有一些其他的操作导致速度很慢，尤其是文件的IO操作，这会导致GPU得不到连续性使用，整体速度特别慢。
1，关闭一些日志记录，减少日志IO操作频率。
2，NVIDA提供了DALI库，可以将数据处理转移到GPU上。
GPU 的显存占用和算力利用直接影响模型的训练速度
1、提高batch_size
2、提高模型输入尺寸
3、增加模型深度
推荐：优先提高batch_size, 其他方法会对模型结构产生影响
1、提高线程数
2、打开pin_memory
# 在pytorch 加载数据时提高线程数，打开pin_memory torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True)
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