PyTorchでの学習・推論を高速化するコツ集 - Qiita
本記事では、NVIDIAから発表されているPyTorchでのディープラーニングを高速化するコツ集を紹介します。 【※NEW】22年6月新記事：スクラム関連の研修・資格のまとめ & おすすめの研修受講方法 本記事について 本記事は、NVIDIAのArun Mallyaさんの発表、 「PyTorch Performance Tuning Guide - Szymon Migacz, NVIDIA」 に、説明やプログラムを追加して、解説します。 本記事のポイントは、Andrej KarpathyがTwitterで呟いている通りとなります。 good quick tutorial on optimizing your PyTorch code ⏲️: https://t.co/7CIDWfrI0J quick summary: pic.twitter.com/6J1SJcWJsl — Andrej
DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
Dockerで、GPU対応なコンテナ環境を整備する - Qiita
Docker 19.03リリースにて、DockerでGPU対応コンテナ環境が作成できるようになったようです。 そこで、実際に、Dockerで、GPU対応なコンテナが作成できるところまで確認してみました。 "Docker 19.03新機能 (root権限不要化、GPU対応強化、CLIプラグイン…)"より、引用 GPU対応強化 従来のDockerでNVIDIAのGPUを用いるには、 docker コマンドの代わりに nvidia-docker コマンドを用いたり、OCIランタイムとして --runtime=nvidia (nvidia-docker2) を指定したりする必要がありました。 Docker 19.03では、Docker自体にGPU連携機能 docker run --gpus …が組み込まれました。 $ docker run --gpus all $ docker run --gpu
GPU/CUDAとPyTorch周りの様々なバージョンを理解する - yag's blog
前置き GPUを利用したディープラーニングの環境構築において、GPUのドライバやCUDAの諸々の設定は初学者が誰しも嵌る最初の難関と言える。私自身これまではネットの情報をあれこれ試して上手く行けばOKで済ませていたが、この辺で今一度正しく理解しておきたい。そこでこの記事を通して、GPU/CUDAとPyTorchの環境構築で遭遇する様々なバージョンの識別とその意味を理解することを目的とする。なお、細かなインストール方法やエラー対応などは本記事では扱わない。また、グラフィックボード/グラフィックカードと呼ぶべきところをGPUと表現している点もご容赦いただきたい。 [注意] この記事はGPU/CUDA素人が書いているので、細かな用語や名称の間違いが多分に含まれていると思われる。間違っていたらごめんなさい。また、事例として紹介しているバージョン番号は当然ながら時が経つにつれ古くなるので注意。 GP
小ネタ：Pytorch で Automatic Mixed Precision (AMP) の ON/OFF をするときの話 - 俵言
最近気付いたのでメモ。長くなってしまったので、結論だけ見たい場合はまとめまで読み飛ばしてください。 まえおき NN を学習する際の GPU メモリの使用量軽減や学習速度の向上手段として混合精度学習(Mixed Precision Training) は欠かせません。pytorch では torch.cuda.amp モジュールを用いることでとてもお手軽に使うことが可能です。 以下は official docs に Typical Mixed Precision Training と題して載っている例ですが 、 model の forward と loss の計算を amp.autocast の with 文中で行い、loss の backward と optimizer の step に amp.GradScaler を介在させています*1。 # Creates model and opt
[GPUを簡単に高速化・省メモリ化] NVIDIAのapex.ampがPyTorchに統合されたようです - Qiita
対象とする読者 PyTorch 1.6を利用できる環境にあってVolta以降のGPUの計算を簡単に高速化・省メモリ化したい方 はじめに Volta以降のGPUではfloat16/float32混合精度演算により計算の高速化・メモリの節約を行うTensorCoreが搭載されています。 しかし、特に明示的にプログラムを書かない限り?はfloat32による計算が行われ、TensorCoreを有効活用することはできません。かといって単に全てfloat16化して計算を行うだけだと、表現力が少なかったり、勾配でアンダーフローしてしまったりとモデルの性能が維持できません。 そこで、Automatic Mixed Precision (amp)機能によってfloat32の保持や勾配の値のスケーリング等を自動的に行うことでTensorCoreを有効活用し、GPU計算の高速化・省メモリ化が実現されます。 もう
![[GPUを簡単に高速化・省メモリ化] NVIDIAのapex.ampがPyTorchに統合されたようです - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/17a15eee2a60d5939608527e4a44877431e1ff96/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwU29zdWtlMTE1JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz03ZmY1MWZkN2JkNDQyNTA1ODdhZjFkN2JlNTlmYWRkOQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dafec5b83325ddcb948a9ff47525fcca0)
GPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイ - Jicchoの箱
この記事では，私の研究分野であるGPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイを行う． 以下，随時更新． 分岐発散 （Branch Divergence） 分岐発散とは Independent Thread Scheduling 分岐発散に対する最適化 Software based approaches Hardware based approaches その他 サーベイ論文 カーネル融合 （Kernel Fusion） Kernel Fusionとは 垂直融合（vertical fusion） 水平融合（horizontal fusion） Inner Thread Block Inter Thread Block カーネル融合に関する論文 その他のGPU関連の論文 Dimensionally redundant instruction elimination Others 分岐発散
GPU Benchmarks for Deep Learning | Lambda
GPU Benchmark Methodology To measure the relative effectiveness of GPUs when it comes to training neural networks we’ve chosen training throughput as the measuring stick. Training throughput measures the number of samples (e.g. tokens, images, etc...) processed per second by the GPU. Using throughput instead of Floating Point Operations per Second (FLOPS) brings GPU performance into the realm of t
CuPy カーネル融合の拡張 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2019年インターンシップとして勤務した徐 子健さんによる寄稿です。 2019年度夏季インターンのJoeです。この度インターンプロジェクトとしてCuPyのカーネル融合の拡張に取り組み、既存のカーネル融合の適用範囲を大幅に拡張しました。さらにその応用として、ResNet50のバッチ正規化においてCPU実行時間を30%ほど、GPU実行時間を(入力サイズに大きく依存しますがおおよそ)70%ほど削減することに成功しましたので、その取り組みをご紹介します。 背景 CuPyはNumPyと同じAPIを提供するPythonのライブラリで、CUDAを用いて演算を高速に行います。具体的には、行列・ベクトルの要素ごとの演算や、リダクションと呼ばれる、演算によって配列の次元が落ちる演算(たとえばcupy.sum)など、GPUが得意とする計算を高速に行うことができます。 さて、CuPyのGPU演算は強力で
google/jax: GPU- and TPU-backed NumPy with differentiation and JIT compilation.
JAX is a Python library for accelerator-oriented array computation and program transformation, designed for high-performance numerical computing and large-scale machine learning. With its updated version of Autograd, JAX can automatically differentiate native Python and NumPy functions. It can differentiate through loops, branches, recursion, and closures, and it can take derivatives of derivative
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slides
How to accelerate AI applications on RDNA 3 using WMMA
Vast.ai | Console
Tuning High Performance Convolution on NVIDIA GPUs — tvm 0.17.dev0 documentation
https://tigress-web.princeton.edu/~jdh4/PyTorchPerformanceTuningGuide_GTC2021.pdf
https://crates.io/crates/accel/
Why the GPGPU is Less Efficient than the TPU for DNNs
https://www.hotchips.org/hc30/1conf/1.12_Nvidia_XavierHotchips2018Final_814.pdf
NumPyの歴史とPythonの並行処理(PyDataTokyo Conference) - HackMD
Hastega: Elixirプログラミングにおける超並列化を実現するためのGPGPU活用手法