模型训练前后显卡占用对比、多卡训练GPU占用分析【一文读懂】

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本次博文简单记录，多卡训练任务中 ，各个 GPU 资源占用情况 ，内容较为基础，后续有新的心再继续补充

• 推荐文章： 指定GPU运行和训练 python程序 、深度学习单卡、多卡 训练GPU设置【一文读懂】

训练前

  2  A100-PCIE-40GB      Off  | 00000000:39:00.0 Off |                    0 |
| N/A   26C    P0    37W / 250W |  14568MiB / 40536MiB |      0%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  A100-PCIE-40GB      Off  | 00000000:3D:00.0 Off |                    0 |
| N/A   25C    P0    39W / 250W |  11497MiB / 40536MiB |     26%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   4  A100-PCIE-40GB      Off  | 00000000:9C:00.0 Off |                    0 |
| N/A   35C    P0   104W / 250W |  12920MiB / 40536MiB |     32%      Default |
|                               |                      |             Disabled |

开启训练后

------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  A100-PCIE-40GB      Off  | 00000000:39:00.0 Off |                    0 |
| N/A   42C    P0   236W / 250W |  35653MiB / 40536MiB |     72%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  A100-PCIE-40GB      Off  | 00000000:3D:00.0 Off |                    0 |
| N/A   42C    P0   226W / 250W |  31506MiB / 40536MiB |     42%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   4  A100-PCIE-40GB      Off  | 00000000:9C:00.0 Off |                    0 |
| N/A   47C    P0   214W / 250W |  32905MiB / 40536MiB |     72%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

GPU 占用如下

此次训练任务，使用了 2,3,4 三张卡，编号为 2 的卡是主卡，主卡 GPU 占用会多 一个 G

多卡训练GPU占用分析

多卡训练任务中，主卡需要承担和其他卡之前的通信，可以看到

• 实验一：0，1，2，3 四卡训练，0 号主卡多了 3个 通信 进程
• 实验二：4，5，6 三卡训练，4 号主卡多了 2 个通信 进程
• 因此，整体来看，多卡训练任务中，主卡会比其他卡 多占用 一个 G 左右的 GPU 资源

因此，有时候，多卡训练就可能会遇到：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 模型训练 GPU 显存不够报错总结，此时，就可能是 刚好 主卡 资源不够的原因，关于该报错的分析，可以看我下面的这篇文章：

• 指定GPU运行和训练 python程序 、深度学习单卡、多卡 训练GPU设置【一文读懂】

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