pytorch GPU使用率不高

PyTorch的GPU利用率不高可能有几个原因。首先，GPU利用率低可能是因为数据从CPU传输到GPU的过程中存在延迟。这可能是由于CPU线程数设置不当导致的，当线程数设置过高或过低时，都会影响GPU的利用率。通常，4、8、16是常见的线程数选择。将线程数设置得合理可以提高GPU的利用率\[2\]。

其次，内存带宽和内存介质以及CPU的性能也会对GPU利用率产生影响。如果内存带宽和内存介质较差，或者CPU性能不足，都会限制数据从CPU传输到GPU的速度，从而导致GPU利用率低下。在这种情况下，可以考虑升级内存条或更换更强大的CPU来提高GPU利用率\[2\]。

另外，可以通过打开pin_memory选项来提高GPU利用率。当服务器或电脑的内存较大且性能较好时，打开pin_memory选项可以直接将数据映射到GPU相关内存块上，省去了数据传输的时间，从而提高GPU利用率\[3\]。

综上所述，要提高PyTorch的GPU利用率，可以适当设置线程数，升级内存和CPU，并打开pin_memory选项\[2\]\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习PyTorch、TensorFlow中GPU利用率与内存占用率很低的问题](https://blog.csdn.net/JustPeanut/article/details/119145151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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