PyTorch在哪些地方分配GPU內(nèi)存

想要了解自己的 PyTorch 項(xiàng)目在哪些地方分配 GPU 內(nèi)存以及為什么用完嗎？不妨試試這個(gè)可視化工具。

近日，PyTorch 核心開(kāi)發(fā)者和 FAIR 研究者 Zachary DeVito 創(chuàng)建了一個(gè)新工具（添加實(shí)驗(yàn)性 API），通過(guò)生成和可視化內(nèi)存快照（memory snapshot）來(lái)可視化 GPU 內(nèi)存的分配狀態(tài)。這些內(nèi)存快照記錄了內(nèi)存分配的堆棧跟蹤以及內(nèi)存在緩存分配器狀態(tài)中的位置。

接下來(lái)，通過(guò)將這些內(nèi)存快照可視化為火焰圖（flamegraphs），內(nèi)存的使用位置也就能一目了然地看到了。

圖靈獎(jiǎng)得主 Yann Lecun 也轉(zhuǎn)推了這個(gè)工具。

Twitter@Zachary DeVito

下面我們來(lái)看這個(gè)工具的實(shí)現(xiàn)原理（以第一人稱(chēng)「我們」描述）。

生成快照

首先，我們必須記錄每次分配的堆棧幀信息。

記錄這些堆棧跟蹤的速度非?？欤看畏峙浼s 1 us，正常的 PyTorch 內(nèi)核調(diào)用需要至少 8 us），但我們默認(rèn)將其關(guān)閉。而啟用之后，我們可以分配一些內(nèi)存并拍攝快照。

快照記錄了整個(gè)分配器的狀態(tài)，如下所示。

快照是具有以下結(jié)構(gòu)的 Segment 字典列表。

Segments 是直接從 cudaMalloc 請(qǐng)求并由分配器緩存的內(nèi)存。因此，我們可以只使用這些 segments 中的一部分，緩存分配器將它們分為一個(gè)或更多個(gè) Block。所有的塊始終保持相同的分配狀態(tài)。同時(shí)，使用_record_memory_history，每個(gè)塊還將記錄一個(gè) History 對(duì)象，該對(duì)象會(huì)記住塊中最后一次分配的位置，包括作為 Frames 列表的堆棧跟蹤。

對(duì)于 active_allocated 塊，它其中存在的內(nèi)容和當(dāng)前分配的內(nèi)容將有一個(gè)歷史記錄。對(duì)于 inactive 塊，可能會(huì)有多個(gè)條目來(lái)記錄塊內(nèi)存中最后存在的內(nèi)容?？赡懿恢挂粋€(gè)條目的原因在于分配器在空閑時(shí)會(huì)合并分割塊，并記錄下兩次拆分的歷史。為了避免出現(xiàn)大量的歷史記錄，我們只保留不與任何更新塊重合的塊的歷史記錄。

保存快照

快照因自身設(shè)計(jì)而可以之后離線查看。

文件_memory_viz.py 可以直接用作交互式命令來(lái)處理保存的快照。

可視化快照

_memory_viz.py 工具也可以生成內(nèi)存的可視化火焰圖。

可視化圖將分配器中所有的字節(jié)（byte）按不同的類(lèi)來(lái)分割成段，如下圖所示（原文為可交互視圖）。

火焰圖可視化是一種將資源（如內(nèi)存）使用劃分為不同類(lèi)的方法，然后可以進(jìn)一步細(xì)分為更細(xì)粒度的類(lèi)別。

memory 視圖很好地展現(xiàn)了內(nèi)存的使用方式。但對(duì)于具體地調(diào)試分配器問(wèn)題，首先將內(nèi)存分類(lèi)為不同的 Segment 對(duì)象是有用的，而這些對(duì)象是分配軌跡的單個(gè) cudaMalloc 段。

比較快照

該可視化器還可以生成顯示在兩個(gè)快照之間添加和刪除的段的可視化。例如，我們可以使用更大的輸入重新運(yùn)行模型，并查看分配器如何為更大的臨時(shí)對(duì)象請(qǐng)求更多內(nèi)存。

比較視圖僅顯示新段，這有助于找出哪些代碼路徑提示分配更多內(nèi)存。

$ python _memory_viz.py compare snapshot.pickle snapshot2.pickle -o compare.svg only_before = [] only_after = [140636932014080, 140636827156480, 140634912456704, 140634839056384, 140634843250688, 140634841153536, 140634866319360, 140634811793408, 140634845347840, $ 140636806184960, 140636778921984, 140634878902272]

編輯：黃飛

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2020-11-20 17:34:12

AS控制器內(nèi)存分配及優(yōu)化

摘要本文基于S7-400系列控制器，詳細(xì)介紹內(nèi)存的類(lèi)型、分配情況及實(shí)際使用過(guò)程中可能的內(nèi)存優(yōu)化方法。關(guān)鍵詞 內(nèi)存，工作內(nèi)存，裝載內(nèi)存，系統(tǒng)內(nèi)存，優(yōu)化Key Words Memory, Work

2010-08-08 10:13:01

淺談內(nèi)存分配方式避免內(nèi)存浪費(fèi)問(wèn)題

說(shuō)到內(nèi)存的分配方式，就不得不提連續(xù)分配方式。這種方式是指為一個(gè)用戶(hù)程序分配一個(gè)連續(xù)的內(nèi)存空間，它曾被廣泛的用于20世紀(jì)60~70年代的OS中，至今仍被使用。連續(xù)分配方式可以進(jìn)一步分為單一連續(xù)分配、固定分配方式、動(dòng)態(tài)分區(qū)分配以及動(dòng)態(tài)重定位分配。

2019-03-03 11:22:20

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內(nèi)核內(nèi)存分配常用函數(shù)使用

1.kmallockmalloc內(nèi)存分配和malloc相似，除非被阻塞否則他執(zhí)行的速度非?？?，而且不對(duì)獲得空間清零.kamlloc 函數(shù)原型void *kmalloc(size_t

2019-04-02 14:32:25

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國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)將在哪些地方先行先試？

國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)試驗(yàn)區(qū)）將在哪些地方先行先試？如何充分發(fā)揮地方主體作用，促進(jìn)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展深度融合？科技日?qǐng)?bào)記者就此采訪了參與研究起草《指引》的相關(guān)專(zhuān)家。

2019-09-09 11:12:39

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關(guān)于FreeRTOS內(nèi)存分配多少才合適

FreeRTOS內(nèi)存分配多少才合適

2020-03-06 15:04:06

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詳解String對(duì)象的內(nèi)存分配

詳解String對(duì)象的內(nèi)存分配

2020-07-01 10:09:45

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CUDA 6中的統(tǒng)一內(nèi)存模型

的，并通過(guò)PCI-Express總線相連。在CUDA6之前，這是程序員最需要注意的地方。CPU和GPU之間共享的數(shù)據(jù)必須在兩個(gè)內(nèi)存中都分配，并由程序直接地在兩個(gè)內(nèi)存之間來(lái)回復(fù)制。這給CUDA編程帶來(lái)了很大難度。

2020-07-02 14:08:23

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鴻蒙系統(tǒng)內(nèi)核中哪些地方會(huì)用到自旋鎖?

內(nèi)核中哪些地方會(huì)用到自旋鎖?看圖:? 自旋鎖顧名思義,是一把自動(dòng)旋轉(zhuǎn)的鎖,這很像廁所里的鎖,進(jìn)入前標(biāo)記是綠色可用的,進(jìn)入格子間后,手一帶,里面的鎖轉(zhuǎn)個(gè)圈,外面標(biāo)記變成了紅色表示在使用,外面的只能等待

2021-04-25 14:18:02

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基于PyTorch的深度學(xué)習(xí)入門(mén)教程之DataParallel使用多GPU

講到DataParallel使用多GPU。在PyTorch中使用GPU比較簡(jiǎn)單，可以這樣把模型放到GPU上。 model.gpu（）還可以復(fù)制所有的tensors到GPU上。 mytensor = my_ten

2021-02-15 09:55:00

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相比旗艦手機(jī)，中端機(jī)型的硬件配置在哪些地方降低了標(biāo)準(zhǔn)

過(guò)去一年，集微網(wǎng)拆解了多款中端手機(jī)，今天我們從各個(gè)品牌選擇一款產(chǎn)品進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，?lái)看看不同手機(jī)廠商做中端手機(jī)的思路，相比旗艦手機(jī)，中端機(jī)型的硬件配置在哪些地方降低了標(biāo)準(zhǔn)。主控部分：聯(lián)合研發(fā)成新趨勢(shì)

2021-01-14 09:40:46

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什么是堆內(nèi)存？堆內(nèi)存是如何分配的？

在一般的編譯系統(tǒng)中，堆內(nèi)存的分配方向和棧內(nèi)存是相反的。當(dāng)棧內(nèi)存從高地址向低地址增長(zhǎng)的時(shí)候，堆內(nèi)存從低地址向高地址分配。

2021-07-05 17:58:44

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頭戴式云臺(tái)攝像機(jī)防水膜主要在哪些地方用到？

頭戴式云臺(tái)攝像機(jī)頭戴式云臺(tái)攝像機(jī)防水膜主要在哪些地方用到？是一種可以第一視角記錄行走、騎行等過(guò)程中所看到的畫(huà)面，是一種可以佩戴在頭上的一種云臺(tái)式便攜攝像機(jī)設(shè)備，可以將雙手解放出來(lái)，可以實(shí)現(xiàn)邊走

2021-12-08 10:35:42

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C語(yǔ)言程序編譯后內(nèi)存地址的分配

本文目的是簡(jiǎn)要介紹C語(yǔ)言編譯得到的可執(zhí)行文件加載到內(nèi)存運(yùn)行時(shí)不同變量分配的存儲(chǔ)位置，并通過(guò)在Ubuntu 18.04系統(tǒng)和STM32系統(tǒng)上進(jìn)行編程驗(yàn)證C語(yǔ)言編譯后內(nèi)存地址分配是否和理論一致。目錄

2022-01-13 14:23:36

服務(wù)器為什么這么貴，其成本體現(xiàn)在了哪些地方

服務(wù)器為什么這么貴？成本體現(xiàn)在哪些地方？ IDC服務(wù)商的成本支出源頭主要由七大版塊組成：①機(jī)柜/服務(wù)器、②供電/供水、③硬件、④網(wǎng)絡(luò)（帶寬）、⑤市場(chǎng)、⑥人力 ⑦閑置成本 1 / 硬件方面包括對(duì)服務(wù)器

2022-01-17 11:18:44

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允許圖創(chuàng)建和擁有內(nèi)存分配功能的圖內(nèi)存節(jié)點(diǎn)

　　CUDA 可以重用相同的物理內(nèi)存進(jìn)行跨多個(gè)圖的分配，根據(jù) GPU 有序生命周期語(yǔ)義對(duì)虛擬地址映射進(jìn)行別名化。例如，當(dāng)不同的

2022-04-28 09:59:33

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PyTorch 的 Autograd 機(jī)制和使用

PyTorch 作為一個(gè)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中比 NumPy 這個(gè)科學(xué)計(jì)算庫(kù)強(qiáng)在哪里呢？我覺(jué)得一是 PyTorch 提供了自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制，二是對(duì) GPU 的支持。由此可見(jiàn)，自動(dòng)求導(dǎo) (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度學(xué)習(xí)框架中的重要組成部分。

2022-08-15 09:37:41

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cosmic編譯內(nèi)存分配插件

cosmic 編譯內(nèi)存分配插件

2022-09-07 15:30:00

級(jí)別最高的8類(lèi)網(wǎng)線都應(yīng)用在哪些地方了

我們大家都了解常見(jiàn)的五類(lèi)六類(lèi)網(wǎng)線的用途，有不少朋友提到8類(lèi)網(wǎng)線，因?yàn)檫@個(gè)在一些項(xiàng)目中也有應(yīng)用到8類(lèi)線能應(yīng)用于高速寬帶環(huán)境，例如數(shù)據(jù)中心和帶寬密集的地方，但是對(duì)于級(jí)別最高的8類(lèi)網(wǎng)線都應(yīng)用在哪些地方

2022-09-26 10:50:41

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一份簡(jiǎn)便的PyTorch教程，從不用自己配置環(huán)境開(kāi)始。

PyTorch 是一個(gè) Python 優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架，也是使用 GPU 和 CPU 優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)張量庫(kù)，能夠在強(qiáng)大的 GPU 加速基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)張量和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在使用PyTorch的時(shí)候經(jīng)常

2022-11-10 14:33:00

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日常生活中，人臉識(shí)別一體機(jī)用在哪些地方

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣泛。日常生活中，人臉識(shí)別一體機(jī)用在哪些地方呢？

2022-12-16 11:21:49

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微機(jī)消諧裝置主要應(yīng)用在哪些地方

微機(jī)消諧裝置主要應(yīng)用在哪些地方 微機(jī)消諧裝置主要應(yīng)用于電力系統(tǒng)中，旨在消除諧波及保持電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。具體應(yīng)用場(chǎng)景如下：工業(yè)用電：在鋼鐵、水泥、石化等工業(yè)企業(yè)中，大量使用變頻器、UPS

2023-02-17 09:51:34

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誰(shuí)才是管理內(nèi)存的大BOSS

接下來(lái)的問(wèn)題是變量a占用的內(nèi)存是誰(shuí)給我們分配的呢？答案是運(yùn)行在用戶(hù)態(tài)的內(nèi)存分配器，如果你愿意，也可以繞過(guò)內(nèi)存分配器自己來(lái)管理內(nèi)存。接下來(lái)的問(wèn)題是a占用的內(nèi)存在哪里呢？答案是進(jìn)程地址空間中的堆區(qū)，堆區(qū)在這里

2023-02-17 14:26:47

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C語(yǔ)言怎么建立內(nèi)存的動(dòng)態(tài)分配

在C語(yǔ)言中，全局變量是分配在內(nèi)存中的靜態(tài)存儲(chǔ)區(qū)的，非靜態(tài)的局部變量，包括形參是分配在內(nèi)存中的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)區(qū)的，這個(gè)存儲(chǔ)區(qū)是一個(gè)“?！钡膮^(qū)域。

2023-03-10 15:30:04

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Linux內(nèi)核引導(dǎo)內(nèi)存分配器的原理

Linux內(nèi)核引導(dǎo)內(nèi)存分配器使用的是伙伴系統(tǒng)算法。這種算法是一種用于動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配的高效算法，它將內(nèi)存空間劃分為大小相等的塊，然后將這些塊組合成不同大小的內(nèi)存塊。

2023-04-03 14:52:49

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PyTorch教程4.7之環(huán)境與分配轉(zhuǎn)變

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2023-06-05 15:40:45

PyTorch教程13.5之在多個(gè)GPU上進(jìn)行訓(xùn)練

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2023-06-05 14:18:52

PyTorch教程13.6之多個(gè)GPU的簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)

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2023-06-05 14:21:07

PyTorch教程23.5之選擇服務(wù)器和GPU

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2023-06-06 09:17:04

六類(lèi)網(wǎng)線升級(jí)版超六類(lèi)網(wǎng)線哪些地方升級(jí)了-科蘭

超六類(lèi)網(wǎng)線是六類(lèi)網(wǎng)線的升級(jí)版，六類(lèi)網(wǎng)線升級(jí)版超六類(lèi)網(wǎng)線哪些地方升級(jí)了?與六類(lèi)網(wǎng)線相比，超六類(lèi)網(wǎng)線的外徑更大、質(zhì)量更重、最小彎曲半徑也更大，并且超六類(lèi)網(wǎng)線的最大傳輸距離為100m，同時(shí)可以和六類(lèi)

2023-06-14 10:19:53

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挑選水晶頭應(yīng)該注意哪些地方-科蘭

吧。挑選水晶頭應(yīng)該注意哪些地方? 1.標(biāo)識(shí) 名牌產(chǎn)品在塑料彈片上都有廠商的標(biāo)注; 2.透明度好產(chǎn)品晶瑩透亮，不過(guò)現(xiàn)假冒產(chǎn)品也很透明; 3.可塑性用線鉗壓制時(shí)可塑性差的水晶頭會(huì)發(fā)生碎裂等現(xiàn)象; 4.彈片彈性質(zhì)量好的水晶頭用手指撥動(dòng)

2023-06-15 10:29:58

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wifi模塊物聯(lián)網(wǎng)WiFi應(yīng)用在哪些地方？

模塊中，為萬(wàn)物互聯(lián)建立連接。wifi模塊的廣泛運(yùn)用，極大減少了智能產(chǎn)品的門(mén)檻，加速物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，也使得市場(chǎng)對(duì)wifi模塊的需求日益劇增。 wifi模塊電子器件的應(yīng)用，物聯(lián)網(wǎng)WiFi在哪些地方場(chǎng)景可以常見(jiàn)，其實(shí)，wifi模塊廣泛應(yīng)用到智能家居、智慧交通、智能監(jiān)控

2021-10-09 18:29:41

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Profile工作判斷模型的計(jì)算以及內(nèi)存瓶頸

/tutorials/pytorch-profiler/ 和 https://www.deepspeed.ai/tutorials/flops-profiler/ 兩篇教程做的，使用DeepSpeed訓(xùn)練模型可以基于這兩個(gè)教程做一下Profile工作判斷模型的計(jì)算以及內(nèi)存瓶頸在哪個(gè)地方。 0x

2023-06-26 10:45:11

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heap_2內(nèi)存的特性與分配方法

heap_2 內(nèi)存分配方法 heap_2 提供了一個(gè)更好的分配算法，不像 heap_1那樣，heap_2 提供了內(nèi)存釋放函數(shù)。heap_2 不會(huì)把釋放的內(nèi)存塊合并成一個(gè)大塊，這樣有一個(gè)缺點(diǎn)，隨著

2023-07-30 10:36:21

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