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PyTorch中PinMemory技术详解与应用优化

在PyTorch中,`pin_memory`技术用于锁定页面内存。当在创建`DataLoader`时将`pin_memory`参数设置为`True`,这意味着生成的Tensor数据最初会被存储在锁定的内存中。这一技术能够显著提高数据从CPU到GPU的传输效率,从而加快训练速度。通过合理利用`pin_memory`,可以有效减少数据加载的瓶颈,提升整体性能。

pin_memory就是锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。

主机中的内存,有两种存在方式,一是锁页,二是不锁页,锁页内存存放的内容在任何情况下都不会与主机的虚拟内存进行交换(注:虚拟内存就是硬盘),而不锁页内存在主机内存不足时,数据会存放在虚拟内存中。

而显卡中的显存全部是锁页内存!

当计算机的内存充足的时候,可以设置pin_memory=True。当系统卡住,或者交换内存使用过多的时候,设置pin_memory=False。因为pin_memory与电脑硬件性能有关,pytorch开发者不能确保每一个炼丹玩家都有高端设备,因此pin_memory默认为False。

 

转载:http://www.voidcn.com/article/p-fsdktdik-bry.html


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