同样的workload，batch size大的时候gpu利用率会高20%左右吗？
机器学习PAIcase by case。 workload size比较小的话，可能打不满gpu，是同样的workload，batch size大的时候gpu利用率会高20%左右吗？
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公众号：网络技术联盟站，InfoQ签约作者，阿里云社区签约作者，华为云 云享专家，BOSS直聘 创作王者，腾讯课堂创作领航员，博客+论坛：https://www.wljslmz.cn，工程师导航：https://www.wljslmz.com在阿里云机器学习API中，batch size 对 GPU 利用率的影响因多个因素而异，一般不会有固定的百分比规律。一般情况下，较大的 batch size 可能会导致更高的 GPU 利用率，但具体的增幅会受到多个因素的影响，如模型的复杂度、硬件环境、数据集的大小和特性、计算框架等。
较大的 batch size 可能会提高 GPU 的计算资源利用率，因为计算任务更加密集，可以更好地充分利用 GPU 的并行计算能力。这可以在某些情况下导致更高的 GPU 利用率，从而提高训练速度。但在另一些情况下，较大的 batch size 也可能导致内存占用增加，从而导致 GPU 内存不足而导致性能下降或者程序崩溃，或者在模型参数更新频率较低时导致训练过程更为嘈杂和不稳定。
因此，对于具体的模型、硬件环境和数据集等情况，需要具体分析和实际测试，以了解不同 batch size 下的 GPU 利用率变化情况。一般建议通过实验和性能监测工具进行详细的性能分析，找出最适合当前模型和硬件环境的 batch size，以优化训练速度和性能。
2023-04-11 18:29:27赞同 展开评论 打赏 -
坚持这件事孤独又漫长。- 通常情况下，如果工作负载很小，则GPU利用率会比较低，因为GPU需要处理的数据较少，处理速度也会较慢。
- 但如果将batch size增大，则GPU将需要处理更多的数据和计算，从而提高GPU的利用率，加快处理速度。一般来说，如果batch size增加20%，GPU利用率可能会提高20%以上，但这也取决于具体的工作负载以及硬件配置。
因此，当选择batch size时，需要根据实际情况进行调整，以达到最佳的GPU利用率和处理性能。
2023-04-10 14:41:19赞同 展开评论 打赏 -
batch size肯定也会影响workload size的。batch小，可能打不满gpu，bound在launch上面，此回答整理自钉群“BladeDISC用户支持群”
2023-04-10 13:02:25赞同 展开评论 打赏
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