PyTorch Çok Modlu Yükleme Analizi

Bu rapor, PyTorch görüntü ve video işlem hatlarını worker belleğinden kod çözme darboğazlarına kadar inceler. Parçalama, sabitlenmiş aktarımlar, GPU ön işleme ve depolamayı karşılaştırır.

Derin Araştırma'yı deneyin

Loading preview...

Bu istemle başlayın

Kontrollü optimizasyondan önce gerçek yığını profiller.

Derin Araştırma'yı deneyin

Büyük ölçekli çok modlu ön eğitim için gerçek PyTorch görüntü/video işlem hattını teşhis edin ve optimize edin. Önce depo commit'ini, yazılım sürümlerini, veri karışımını ve ölçeğini, düğüm/GPU/CPU/RAM topolojisini, ağı, depolamayı ve yükleyici yapılandırmasını kaydedin.

Araç önermeden önce bir temel değer oluşturun. Bir eğitim adımını, gradyan biriktirmeyi, cihaz başına ve genel batch boyutunu, dizi uzunluğunu, görüntü çözünürlüğünü/sayısını ve video kare/şekil dağılımını, dağıtık senkronizasyonu ve zamanlamanın model hesaplamasını içerip içermediğini tanımlayın. Veri işlem hattı aktarım hızını uçtan uca eğitim aktarım hızından ayrı raporlayın. Worker RSS/PSS'sini, ana makinenin tepe bellek kullanımını, kuyruk beklemesini, depolama/ağ aktarım hızını, CPU'yu, kod çözme/artırma gecikmesini, aktarımı, GPU boşta kalma süresini, adım süresini, kuyruk gecikmesini ve yeniden başlatma davranışını ölçün. Isınma, sabit girdiler, tekrarlar, belirsizlik ve doğruluk kontrolleriyle tek faktörlü A/B testleri yapın. Sürümleri, commit'leri, komutları, donanımı, depolamayı ve veri ölçeğini kaydedin. Gözlemlenen darboğazları hipotezlerden ayırın; yükleyici araçlarını yalnızca uyumlu olduklarında ele alın. İzleri, deney matrisini, sonuçları, kullanıma alma/geri alma ölçütlerini ve tarihli birincil kaynakları sunun.

Verileri NVMe'de hazırlayın

Veri yerelliğini yalıtır ve hazırlama maliyetlerini içerir.

Derin Araştırma'yı deneyin

Büyük ölçekli çok modlu ön eğitim için gerçek PyTorch görüntü/video işlem hattını teşhis edin ve optimize edin. Önce depo commit'ini, yazılım sürümlerini, veri karışımını ve ölçeğini, düğüm/GPU/CPU/RAM topolojisini, ağı, depolamayı ve yükleyici yapılandırmasını kaydedin.

Araç önermeden önce bir temel değer oluşturun. Bir eğitim adımını, gradyan biriktirmeyi, cihaz başına ve genel batch boyutunu, dizi uzunluğunu, görüntü çözünürlüğünü/sayısını ve video kare/şekil dağılımını, dağıtık senkronizasyonu ve zamanlamanın model hesaplamasını içerip içermediğini tanımlayın. Veri işlem hattı aktarım hızını uçtan uca eğitim aktarım hızından ayrı raporlayın. Worker RSS/PSS'sini, ana makinenin tepe bellek kullanımını, kuyruk beklemesini, depolama/ağ aktarım hızını, CPU'yu, kod çözme/artırma gecikmesini, aktarımı, GPU boşta kalma süresini, adım süresini, kuyruk gecikmesini ve yeniden başlatma davranışını ölçün. Isınma, sabit girdiler, tekrarlar, belirsizlik ve doğruluk kontrolleriyle tek faktörlü A/B testleri yapın. Sürümleri, commit'leri, komutları, donanımı, depolamayı ve veri ölçeğini kaydedin. Gözlemlenen darboğazları hipotezlerden ayırın; yükleyici araçlarını yalnızca uyumlu olduklarında ele alın. İzleri, deney matrisini, sonuçları, kullanıma alma/geri alma ölçütlerini ve tarihli birincil kaynakları sunun.

Kod çözmeyi GPU'ya taşıyın

Kod çözme konumunu ve GPU çekişmesini yalıtır.

Derin Araştırma'yı deneyin

Büyük ölçekli çok modlu ön eğitim için gerçek PyTorch görüntü/video işlem hattını teşhis edin ve optimize edin. Önce depo commit'ini, yazılım sürümlerini, veri karışımını ve ölçeğini, düğüm/GPU/CPU/RAM topolojisini, ağı, depolamayı ve yükleyici yapılandırmasını kaydedin.

Araç önermeden önce bir temel değer oluşturun. Bir eğitim adımını, gradyan biriktirmeyi, cihaz başına ve genel batch boyutunu, dizi uzunluğunu, görüntü çözünürlüğünü/sayısını ve video kare/şekil dağılımını, dağıtık senkronizasyonu ve zamanlamanın model hesaplamasını içerip içermediğini tanımlayın. Veri işlem hattı aktarım hızını uçtan uca eğitim aktarım hızından ayrı raporlayın. Worker RSS/PSS'sini, ana makinenin tepe bellek kullanımını, kuyruk beklemesini, depolama/ağ aktarım hızını, CPU'yu, kod çözme/artırma gecikmesini, aktarımı, GPU boşta kalma süresini, adım süresini, kuyruk gecikmesini ve yeniden başlatma davranışını ölçün. Isınma, sabit girdiler, tekrarlar, belirsizlik ve doğruluk kontrolleriyle tek faktörlü A/B testleri yapın. Sürümleri, commit'leri, komutları, donanımı, depolamayı ve veri ölçeğini kaydedin. Gözlemlenen darboğazları hipotezlerden ayırın; yükleyici araçlarını yalnızca uyumlu olduklarında ele alın. İzleri, deney matrisini, sonuçları, kullanıma alma/geri alma ölçütlerini ve tarihli birincil kaynakları sunun.

Parçalı depolamayı karşılaştırın

Dağıtık eğitimde veri düzenini yalıtır.

Derin Araştırma'yı deneyin

Büyük ölçekli çok modlu ön eğitim için gerçek PyTorch görüntü/video işlem hattını teşhis edin ve optimize edin. Önce depo commit'ini, yazılım sürümlerini, veri karışımını ve ölçeğini, düğüm/GPU/CPU/RAM topolojisini, ağı, depolamayı ve yükleyici yapılandırmasını kaydedin.

Araç önermeden önce bir temel değer oluşturun. Bir eğitim adımını, gradyan biriktirmeyi, cihaz başına ve genel batch boyutunu, dizi uzunluğunu, görüntü çözünürlüğünü/sayısını ve video kare/şekil dağılımını, dağıtık senkronizasyonu ve zamanlamanın model hesaplamasını içerip içermediğini tanımlayın. Veri işlem hattı aktarım hızını uçtan uca eğitim aktarım hızından ayrı raporlayın. Worker RSS/PSS'sini, ana makinenin tepe bellek kullanımını, kuyruk beklemesini, depolama/ağ aktarım hızını, CPU'yu, kod çözme/artırma gecikmesini, aktarımı, GPU boşta kalma süresini, adım süresini, kuyruk gecikmesini ve yeniden başlatma davranışını ölçün. Isınma, sabit girdiler, tekrarlar, belirsizlik ve doğruluk kontrolleriyle tek faktörlü A/B testleri yapın. Sürümleri, commit'leri, komutları, donanımı, depolamayı ve veri ölçeğini kaydedin. Gözlemlenen darboğazları hipotezlerden ayırın; yükleyici araçlarını yalnızca uyumlu olduklarında ele alın. İzleri, deney matrisini, sonuçları, kullanıma alma/geri alma ölçütlerini ve tarihli birincil kaynakları sunun.