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文章 2025-02-09 来自：开发者社区

PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率

指标收集是每个机器学习项目不可或缺的组成部分，它使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，我们希望在不给训练过程带来额外开销的前提下收集和计算指标。与训练循环的其他部分一样，低效的指标计算可能会引入不必要的开销，延长训练步骤的耗时，并增加训练成本。 本文是将聚焦于指标收集，演示指标收集的一种简单实现如何对运行时性能产生负面影响，并探讨用于分析和优化它的工具与技术。 为了实现指标收集，我们....

PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率
阿里云文档 2024-11-14

利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查

本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能，分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API，在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。

文章 2024-06-12 来自：开发者社区

使用PyTorch Profiler进行模型性能分析，改善并加速PyTorch训练

如果所有机器学习工程师都想要一样东西，那就是更快的模型训练——也许在良好的测试指标之后 加速机器学习模型训练是所有机器学习工程师想要的一件事。更快的训练等于更快的实验，更快的产品迭代，还有最重要的一点需要更少的资源，也就是更省钱。 熟悉PyTorch Profiler 在进行任何优化之前，你必须了解代码的某些部分运行了多长时间。Pytorch profiler是一个用于分析训练的一体化工具...

使用PyTorch Profiler进行模型性能分析，改善并加速PyTorch训练

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