TGViewer
DL in NLP DL in NLP @dlinnlp · 11.6K subscribers
Post #1782 20.7K
Почему не стоит верить nvidia-smi “GPU utilization”
arthurchiao.github.io/blog/understanding-gpu-performance/

Nvidia использует очень особый способ определения утилизации GPU. 100% означают не что девайс загружен на 100%, а что хотя бы одно ядро было использовано хотя бы чуть-чуть 100% времени за последние N (мили)секунд

Очень яркий пример это примитивы синхронизации: когда вы вызываете torch.barrier GPU Utilization становится 100% при том что на самом деле железо просто «активно ждет».

Для реальной оценки загруженности GPU лучше использовать SM Occupancy которая показывает средний процент загрузки ядер GPU (то что я бы изначально ожидал увидеть от utilization честно говоря).

Для этого рекомендуют использовать dcgm-exporter
GitHub ml-engineering/compute/accelerator/nvidia/debug.md at master · stas00/ml-engineering Machine Learning Engineering Open Book. Contribute to stas00/ml-engineering development by creating an account on GitHub.
  • 🔥 83
  • 👍 22
  • 😱 11
  • ❤ 3
  • ✍ 1
  • 👏 1
More from @dlinnlp
  1. Feb 21, 2025https://www.youtube.com/watch?v=uVcBa6NXAbk https://www.1x.tech/discover/introducing-neo-g…
  2. Jan 27, 2025В продолжение темы, Jay Alammar, у которого были прекрасные визуальные объяснения про рабо…
  3. Jan 23, 2025Всем приветики. Давно не было постов, тк становится всё сложнее вести канал. Не буду обеща…
  4. Nov 23, 2024Programming Massively Parallel Processors https://a.co/d/6QEiuCq Наткнулся на книгу котора…
  5. Oct 10, 2024Но дадут ли нобелевку по литературе за Deep Learning Book
  6. Oct 2, 2024Soumith Chintala (создатель pytorch) выдаёт базу о том как тренироваться на 10К GPU x.com/…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →