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一种用于识别数据输入管道上瓶颈的缓存策略
pytorch模型性能分析和优化 - 第8部分，邮政的一种缓存策略，用于识别数据输入管道上的瓶颈，首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学在GPU上运行的机器学习模型的数据输入管道中可能特别令人沮丧。在大多数工作负载中，主机（CPU）和设备（GPU）同时起作用：CPU负责准备和喂食数据，而GPU则处理繁重的举重 - 执行模型，在培训期间执行反向启动以及更新权重。
在理想的情况下，我们希望GPU（我们AI/ML基础架构中最昂贵的组成部分）高度利用。这会导致更快的发展周期，较低的培训成本以及部署的延迟减少。为了实现这一目标，必须将GPU连续馈送输入数据。特别是，我们想防止“ GPU饥饿”的发作，在这种情况下，我们最昂贵的资源在等待输入数据时会闲置。不幸的是，由于数据输入管道中的瓶颈而引起的“ GPU饥饿”非常普遍，并且可以大大降低系统效率。因此，对于AI/ML开发人员来说，重要的是拥有可靠的工具和策略来诊断和解决此类问题。
这篇文章 - 关于Pytorch模型性能分析和优化主题的第八篇文章 - 引入了一种简单的缓存策略，用于识别数据输入管道中的瓶颈。与之前的帖子一样，我们旨在加强两个关键思想：
Pytorch模型性能分析和优化- AI/ML开发人员必须对其模型的运行时性能承担责任。您无需成为CUDA或系统专家即可实施重要的性能优化。
玩具pytorch模型
我们定义了一个简单的基于Pytorch的图像分类模型：
未定义此帖子 Pytorch Profiler上下文管理器 Amazon EC2 G5.xlarge pytorch（2.6）深度学习ami