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如何计算显存的占用，常常遇到out of memory?

如何计算显存的占用，预防out of memory? 最近一次组会上，师兄点评一篇文章显存占用过多，突然发现还不知道如何具体的计算显存，只好去学习一下。 ?.../conda/....... out of memory: 显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量 GPU计算单元用来进行数值计算，衡量计算量的单位是flop,浮点数先乘后加算一个flop计算能力越强大...除了保存W之外还要保存参数对应的梯度，因此显存占用等于参数占用的显存的2倍。...Momentum-SGD：保存参数、梯度、动量------3倍 Adam：------------------------------------------4倍 输入输出的显存占用： 特点： 需要计算每一层的...具体计算： 显存占用 = 模型显存占用 + batch_size × 每个样本的显存占用 注意 : 输入数据不用计算梯度；激活函数不用保存输入； 如何减小显存占用？

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浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小

但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存： 通常一个模型占用的显存也就是两部分： 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n，这是一个典型的...当然这只是SGD优化器，其他复杂的优化器如果在计算时需要的中间变量多的时候，就会占用更多的内存。 模型中哪些层会占用显存 有参数的层即会占用显存的层。...我们一般的卷积层都会占用显存，而我们经常使用的激活层Relu没有参数就不会占用了。...(N,W): 参数数目： N × W 额外的显存 总结一下，我们在总体的训练中，占用显存大概分以下几类： 模型中的参数(卷积层或其他有参数的层) 模型在计算时产生的中间参数(也就是输入图像在计算时每一层产生的输入和输出

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    大模型的并行计算：多头切片技术；降低显存占用的机制

    目录Transformer模型的每一层Layer是什么大模型的并行计算：多头切片技术降低显存占用的机制Transformer模型的每一层Layer是什么Transformer模型的每一层（Layer）主要指的是模型中的基本构建块...每个GPU处理一部分参数，从而实现了多头注意力的并行计算。这种切片方式不仅提高了计算效率，还有效地降低了显存占用，使得大模型能够在资源受限的集群中进行推理。...参数分散到不同GPU上：为了降低单个GPU的显存占用，该策略将模型参数分散到多个GPU上。每个GPU只负责处理和维护其分配到的参数片段，从而实现了显存资源的有效利用和负载均衡。...最小化显存占用机制：通过上述的参数分散策略，结合最小化显存占用机制，可以确保每个计算单元（即每个GPU）仅保留当前必需的参数片段。...这意味着在计算过程中，不需要将所有参数都加载到显存中，而是根据当前计算需求动态加载和卸载参数。这种方法显著降低了总体显存需求，使得在资源受限的环境中也能高效推理更大规模的模型。

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    大模型-零冗余优化器zero

    假如一个3B的模型，至少要48G的显存，加上中间激活着占用的显存，多张80G显存的A100，也力不从心！怎样在显存一定的情况下，克服内存墙是训练模型的关键之一。...Ps：如果内存紧张，中间激活值可采用激活重新计算的方式来节省内存，用时间换显存。...采用混合精度计算，参数，梯度和优化器占用显存和总参数量 的关系为： zero 三种优化策略 对显存的进一步优化也就从这三方面下手，即零冗余优化，分为三个层次： • zero-1 仅对优化器分片 优化后的内存占比为...： 当N比较大时， 显存占用相当于原来的 • zero-2 对优化器和梯度分片 优化后的内存占比为： 当N比较大时， 显存占用相当于原来的 • zero-3 对优化器，梯度和参数都分片 优化后的内存占比为...： 当N比较大时， 显存占用非常的小。

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    如何更快地训练Vision Transformer

    我们首先对代码库进行分析，以定位训练效率低下的原因，最后关注点落在计算类型上：大部分模型都是用FP32进行训练，如果使用FP16训练的话，可以降低显存占用，并提高模型训练速度，但这一做法经常会导致准确率下降...在该方法下，我们用half类型进行计算，以加快训练，减少显存使用。并以fp32类型存储参数，以保证模型准确率。...而当参数比较多的情况下，对应启动的Optimizer Kernel就会变得很多，通常这些Kernel都比较小，计算负担不大，启动Kernel的开销反而占了大头。...在ContiguousParams中，它将模型参数放置到一块连续的显存中进行计算，这样就能减少优化器这部分的时间。...attn_output, attn_output_weights 总感觉这个实现怪怪的 其他优化 我们在采取560大小的batchsize下，达到了1.51倍的加速比，进一步的我们将batchsize设置为384，并将图片大小增大到

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    腾讯云OCR性能是如何提升2倍的

    3、测试方法和结论 测试机器 测试机器地域 请求地域参数 OCR 部署地域 图片大小 图片编码 云服务器 北京、上海、广州 ap-beijing、ap-shanghai、ap-guangzhou 广州...针对 OCR 模型 shape 范围过大，显存占用量高问题，TIACC 通过显存共享机制，有效降低了显存占用。...显存优化方案框架 显存管理主要就是解决上述问题，主要思想是解耦合显存占用大小跟服务并发路数之间的关系，提高并发路数不再导致显存增大，进而提升服务整体吞吐量；并且由服务路数实现并行方式转换为不同模型之间并行方式...，提高了 GPU 计算的并行度，更好的充分利用 GPU 资源。...以通用 OCR 为例，下图可以看使用前后 GPU 利用率变化和显存占用变化。

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    数据并行｜显存 “减负” 从 DDP 到 FSDP

    DDP在每个GPU上拷贝一份模型状态，大量的显存被冗余状态占用。FSDP借鉴零冗余优化器的思想对模型状态进行分片后，由不同的GPU负责维护，使用数据并行训练超大规模的模型成为可能。...2）反向计算梯度后怎样进行梯度同步，使计算和通信耗时重叠。 3）FSDP在数据并行基础上，分片模型状态优化内存占用。...1，基本概念DDP 1.1，数据并行方式 每个计算的设备都有整个模型的副本，根据整个数据集的一个子集进行前向计算。...FSDP DDP数据并行中每个GPU设备都拷贝了一份模型状态副本，冗余的拷贝使得显存开销巨大。...4，总结 特性 DDP FSDP 目标 多级多卡分布式训练，消除中心节点瓶颈 超大规模训练，通过分片解决显存不足问题 并行维度 纯数据并行 数据并行+模型参数并行 内存占用 冗余存储：每个GPU保存完整的模型

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    DeepSeek 的张量切片重计算和动态精度调节技术

    通过减少显存中存储的中间结果数量，将这些结果的计算推迟到需要时进行，从而降低显存占用。这种技术特别适用于大规模模型训练，因为这些模型的显存需求往往超过单个GPU的显存容量。...常见的精度格式包括： FP32（单精度浮点）：32位浮点数，精度高，但计算速度慢，显存占用大。 FP16（半精度浮点）：16位浮点数，计算速度快，显存占用小，但数值范围有限。...FP8：8位浮点数，计算速度极快，显存占用极小，但数值范围和精度更有限。...在训练过程中，模型会根据当前的计算需求和数值稳定性要求，自动选择最适合的精度格式。例如： 在前向传播中，可以使用较低精度（如FP8或FP16）以加速计算。...动态分片重组： DeepSeek根据显存余量动态调整分片粒度。当显存充足时，可以将多个层合并为一个分片；当显存紧张时，则进一步细分。

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    【PyTorch】推荐收藏！史上最全的 PyTorch trick 集锦

    input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。 pytorch-summargithub.com 3、梯度裁剪（Gradient Clipping） ?...6、防止验证模型时爆显存 验证模型时不需要求导，即不需要梯度计算，关闭autograd，可以提高速度，节约内存。如果不关闭可能会爆显存。...而 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存，以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用，并且通过 nvidia-smi命令可见。...注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。 对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。 更详细的优化可以查看 优化显存使用 和 显存利用问题。...Transition-based Dependency parser基于转移的依存句法解析器 经验 | 初入NLP领域的一些小建议 学术 | 如何写一篇合格的NLP论文 干货 | 那些高产的学者都是怎样工作的

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    讲解pytorch 优化GPU显存占用，避免out of memory

    Batch Size的调整Batch Size是指一次前向计算以及反向传播时所使用的样本数目。较大的Batch Size会占用更多的显存空间，但训练速度会更快。...因此，在训练过程中我们可以根据显存的大小合理调整Batch Size。如果显存较小，可以降低Batch Size，反之则可以增大Batch Size。...梯度累积梯度累积是一种优化策略，它可以减少一次迭代中的显存占用。通过累积梯度，我们可以将较大的Batch Size拆分为多个较小的Batch，并进行多次前向计算和反向传播。...通过使用合适的Batch Size、梯度累积和显存清理，可以有效避免显存溢出问题，并提高训练效率。但需要根据具体情况进行实验和调整，以获得最佳的性能和稳定性。"...当显存被完全占用时，GPU无法继续进行计算，就会抛出"out of memory"错误。

    8.7K10

    《Cocos2D权威指南》——3.5　CCTexture纹理类「建议收藏」

    OpenGL ES可以使用这些数据在屏幕上绘制图像，所使用的PNG图像文件虽然在闪存中不占用多少空间，但是因为要解压缩，所以会在内存中占用更大的空间。 2 ....而且iOS设备的GPU使用共享显存，而不是独立显存，换句话说，GPU将使用主系统的内存来存储纹理图和几何图形。旧版iOS设备的内存是128MB。...根据创建CCTexture2D对象的方法不同，纹理的真实图片大小可能和纹理大小略有差异。另外需要注意的是，纹理内容通常是上下颠倒的！关于该类的更多内容，可以参考CCTexture2D.h。...一旦纹理加载完成，下次使用时可使用它返回之前加载的纹理，从而减少对GPU和CPU内存的占用。关于该类的更多内容，大家可以参考CCTextureCache.h。

    1.4K10

    挑战性能极限小显卡大作为，教你如何在有限资源下运行大型深度学习模型，GPU显存估算并高效利用全攻略！

    在实际应用中，选择模型参数的精度需要根据具体任务、硬件设备和性能要求进行权衡考虑。...较低精度的数据类型通常会减少显存需求。 中间计算： 在模型的推理过程中，可能会产生一些中间计算结果，这些中间结果也会占用一定的显存。...确定输入数据尺寸： 根据模型结构和输入数据大小，计算推理过程中每个中间计算结果的大小。 选择批次大小： 考虑批处理大小和数据类型对显存的影响。...FLOPS 值越大，计算能力越强大、速度越快。 神经网络模型占用显存的包括： 模型自身的参数 模型的输出 参数的显存占用 只有有参数的层，才会占用显存。...在实际应用中，需要根据模型结构、数据批次大小、优化算法等因素来估计和管理显存的使用，以防止内存不足导致训练过程中断。

    7.5K12

    《低端机硬件适配的非表层方案》

    实践中摸索出“用途分级压缩”思路：将场景远景纹理采用高压缩比格式，在保证视觉辨识度的前提下，通过算法优化将单张纹理的显存占用压缩至原有的三分之一，同时避免压缩导致的色彩失真；中景纹理采用适应性压缩，根据纹理的细节密度动态调整压缩等级...实践中发现，传统的实时光照计算、复杂后处理效果，不仅消耗GPU算力，更会频繁调用显存中的纹理、深度缓存数据，导致显存带宽饱和，进而拖慢整体运行速度。...优化思路从“削减渲染效果”转向“重构渲染流程”：将大部分静态光照效果通过烘焙预计算，存储为光照纹理，避免实时计算对显存的频繁访问，同时烘焙后的光照数据占用显存更低，且无需实时运算；动态光照则采用轻量化方案...后处理方面，摒弃对显存占用较高的复杂效果，转而采用低成本的色彩校正、边缘锐化等方案，或根据设备性能动态开关后处理模块—低端机自动关闭非核心后处理，中端机保留基础效果。...同时，建立“显存预算动态分配”规则，场景迭代时，先通过专业工具评估新增资源的显存占用成本，根据硬件分级为不同梯队分配相应的显存配额，确保新增内容不会超出硬件承载上限。

    20910

    从稀疏对应关系中学习光流运动 | CVPR 2021

    当特征图为原图分辨率1/4时，本文的方法显著的减少了显存的使用，同时保持了较高的精度。...为了节约显存，RAFT采取的方法是提取原图分辨率1/8的特征图，然后再计算代价体积。这样做的一个缺点便是很难恢复细小物体的运动。...另外，随着视频分辨率的增加，dense cost volume所占用的显存会以像素个数的平方级增长。...接下来的重点便是怎样处理SCV，并得到光流？ 我们设计了一个multi-scale displacement encoder，思想参照了之前RAFT的做法。...通过改变sparse tensor的坐标我们设计了一个多尺度的sparse cost volume，接着根据当前的光流估计，以迭代的形式在多尺度的SCV中进行采样，采到的结果被转换成dense tensor

    2.1K50

    看 MegEngine 如何实现动态图显存优化

    增加显存利用效率的常见方法有： 1. 生命周期不重叠的算子共享显存； 2. 通过额外的数据传输减少显存占用； 3. 通过额外的计算减少显存占用。...如果此时用户想 print(c)，框架发现此时 c 不在显存中，需要立即把它恢复出来。恢复之前，发现显存已经满了，就得先把d释放掉，然后根据c的计算路径恢复出c，返回给用户（对应图中灰色框）。...选择时会根据三方面对 tensor 进行估价： 重计算的开销越小越好； 占用的显存越大越好； 在显存中停留的时间越长越好。...然后调用 AutoEvict()，控制当前的显存占用不超过阈值，方法是检查当前的显存占用，如果一直超过阈值就不断地调用 FindBestTensor()算法，再根据启发式估价函数找出最优的 tensor...Profile 会在实际运行中，记录每个算子的运行时间、每个 tensor 在显存中停留的时长等运行时信息，之后用户可以根据 profile 的结果去调整计算序列。

    1.3K40

    工程之道：旷视天元框架亚线性显存优化技术解析

    在计算存储资源一定的情况下，深度学习框架有几种降低显存占用的常用方法，其示例如下： 通过合适的梯度定义，让算子的梯度计算不再依赖于前向计算作为输入，从而 in-place 地完成算子的前向计算，比如 Sigmoid...、Relu 等； 在生命周期没有重叠的算子之间共享显存； 通过额外的计算减少显存占用，比如利用梯度检查点重新计算中间结果的亚线性显存优化方法 [1]； 通过额外的数据传输减少显存占用，比如把暂时不用的数据从...其中最大占比是 2）中以特征图形式存在的中间结果，比如，从示例 [1] 可知，根据实现的不同，从 70% 到 90% 以上的显存用来存储特征图。...这里的训练过程又可分为前向计算，反向计算和优化三个方面，其中前向计算的中间结果最占显存，还有反向计算的梯度。第 1）方面模型自身的参数内存占用最小。...如图 4 所示，相较于基准实现，使用 MegEngine 亚线性显存技术训练 ResNet18 时，显存占用降低 32%，计算时间增加 24%；在较大的 ReNet50 上，显存占用降低 40%，计算时间增加

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    每秒最高1w+使用量，「AI绘画」成抖音年度爆款，背后技术秘籍现已公开

    上线到抖音这样一个亿级DAU的平台，对技术服务侧而言，无论是显存的占用，还是从GPU的推理耗时都较高，且面临峰值过万的 QPS 。 如何支持巨大的调用量和复杂的推理，是很大的挑战。...上述一系列优化方案显著降低推理耗时、显存占用以及加大服务端部署框架的数据吞吐，相对于基准模型QPS提升4倍以上，节约数万块推理GPU消耗，保障道具在抖音平台高峰期的高效稳定运转。...在推理场景下，基于 Stable Diffusion 模型的端到端推理速度达到 66.14 it/s，是 PyTorch 推理速度的 3.47 倍，运行时 GPU 显存占用量降低 60%。...同时，由于 AIGC 模型在训练时占用 GPU 显存容量非常大，未经优化时的模型只能运行在最高端的 A100 80GB GPU 卡上。...火山引擎高性能算子库通过大量消减中间操作，将运行时 GPU 显存占用量降低 50%，使得大多数模型可从 A100 迁移到成本更低的 V100 或 A30 等 GPU 卡上运行，摆脱特定计算卡的限制，而且不需要做额外的模型转换工作

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    《长文本处理新曙光：深入剖析多头隐式注意力机制显存优化奥秘》

    此时，多头隐式注意力机制（MLA）应运而生，为长文本处理的显存占用优化带来了新的希望。...MQA减少了注意力头之间的冗余计算，但牺牲了模型捕捉复杂语义关系的能力；GQA虽然在一定程度上降低了显存占用，却以牺牲模型性能为代价，这些方法就像是在性能和效率之间做着艰难的妥协，始终无法找到一个完美的平衡点...MLA：长文本处理的显存优化利器MLA是一种旨在解决传统多头注意力机制显存占用问题的创新技术。...在这个低维空间中，计算注意力得分并生成压缩后的潜在向量。当需要使用键值信息时，再根据任务需求，动态地将潜在向量重构为原始维度，以保证语义的完整性。...这样的设计不仅减少了显存占用，还避免了量化误差的累积，就像在保证计算准确性的同时，巧妙地节省了存储空间。MLA的工程实践与挑战应对在工程实践中，MLA的优势得到了充分体现。

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    以 GPT-175B 为例，聊聊大语言模型分布式训练的最佳实践

    ，从而能减少显存的占用。...例如 Device 1 需要计算 Layer 0 至 3。根据前面介绍的 1F1B 计算状态，Device 4 需要在前面有一个 Warm up 时间才能进入计算状态。...首先是显存开销，以GPT-3 为例子，主要分为三个部分，第一部分是模型占用的显存，即模型状态的显存，包括参数、梯度和 Optimizer 状态；第二部分是 Activation 占用的显存，也就是模型的...对于 1.37B 参数量实际占用的显存，当我们使用混合精度时，模型的参数和梯度占用的显存都是 2.74GB。...由于 Optimizer 状态占用的显存是 16 倍的参数量，所以 Optimizer 占用的显存是 21.9GB，可以看到主要是 Optimizer 状态占用很大比例的显存开销。

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